《表2 输入变量的重要性：基于随机生存森林的房屋贷款逾期研究》

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《基于随机生存森林的房屋贷款逾期研究》

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在原始数据中除去逾期天数，共有16个解释变量。另考虑到把离散变量转换为虚拟变量后，解释变量过多，但这些变量并不都有助于逾期的评估，相反可能由于各个解释变量之间的相关性，降低模型的有效性，不利于建立正确的逾期评估模型。因此，从原始变量中筛选出合适的变量来建立评估模型就显得很有必要。本文采用随机生存森林方法，根据变量的重要性来筛选变量。结果见表2。表2是基于3种不同划分比例的训练集得到的建模结果中重要性位居前14位的变量。