Page 60 - 统计创新与高质量发展

Statistical Innovation and High Quality Development
统计创新与高质量发展

等因素，预测客户是否会违约，将客户分为高风险和低风险两类，以便制定不同
的信贷政策。例如，对于高风险客户，银行可能会提高贷款利率或减少贷款额度；
对于低风险客户，银行可以给予更优惠的信贷条件。

（2）市场细分
企业根据消费者的年龄、性别、消费习惯等因素，使用 Logistic 回归模型预
测消费者对不同产品的偏好，将市场细分为不同的群体，为精准营销提供支持。
例如，某化妆品公司通过 Logistic 回归模型发现年轻女性消费者更倾向于购买保

湿型化妆品，而中年女性消费者更关注抗皱型化妆品，从而针对不同群体制定不
同的营销策略。

三、决策树与随机森林

（一）决策树
决策树是基于树结构进行决策，每个内部节点是一个属性上的测试，分支是
测试输出，叶节点是类别或值。其核心原理是通过对训练数据的学习，找到最优
的属性划分，使得划分后的子节点中的样本尽可能属于同一类别，从而实现对数

据的分类或回归预测。例如，在判断一款产品是否畅销时，可能内部节点是 “价
格是否高于 50 元”，如果 “是” 则继续其他节点测试，如 “是否为知名品牌”
等，最终根据一系列测试得出产品是否畅销的结论。
1. 构建步骤

（1）数据准备
收集与决策问题相关的数据，包括各种特征属性和对应的决策结果。比如在
分析员工是否会离职的问题中，收集员工的年龄、工作年限、薪资水平、满意度
等数据以及员工是否离职的实际情况。

（2）特征选择
采用信息增益、信息增益比、基尼指数等方法，选择对决策结果影响最大的
特征作为树的节点。例如，通过计算发现 “薪资水平” 这个特征的信息增益最大，
那么就可能将 “薪资水平” 作为决策树的第一个内部节点。

（3）树的生成
从根节点开始，递归地对数据进行划分，构建决策树。在每个节点上，根据
选定的特征进行划分，直到满足停止条件，如节点中的样本属于同一类别、样本

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