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基于机器学习的房地产企业信用风险评估研究

一、引言

随着经济的快速发展和金融市场的日益成熟，房地产企业作为经济的重要组成部分，其信用风险问题日益凸显。信用风险评估是金融机构、投资者和监管部门对房地产企业进行风险管理和决策的重要依据。传统的信用风险评估方法往往依赖于人工分析和经验判断，难以准确、全面地反映企业的真实信用状况。因此，本文旨在研究基于机器学习的房地产企业信用风险评估方法，以提高评估的准确性和可靠性。

二、研究背景与意义

随着大数据、人工智能等技术的发展，机器学习在信用风险评估领域的应用越来越广泛。机器学习能够从海量数据中提取有价值的信息，通过建立预测模型，实现对企业信用风险的准确评估