保险产品推荐面临市场多样性、用户特征复杂性和需求差异等挑战。本研究基于5822条用户记录，运用决策树算法预测用户购买房车险的概率。通过数据降维（保留43个关键特征）和样本平衡处理（上采样正例、下采样负例），模型准确率达到79%。结果显示：高收入、有车、高学历等群体更倾向购买该保险，而农场主和低收入群体购买概率较低。决策树模型（CART）表现最优，平衡后F1值达0.837，优于逻辑回归。该研究为保险

党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习潜能，为中华民族的伟大复兴贡献一份力量。

党的二十大报告指出：“我们要坚持教育优先发展、科技自立自强、人才引领驱动，加快建设教育强国、科技强国、人才强国，坚持为党育人、为国育才，全面提高人才自主培养质量，着力造就拔尖创新人才，聚天下英才而用之”。学生是祖国的未来，如何培养出优秀的接班人是学校管理部门常思的一个问题，即如何激发每一个学生的学习潜能，为中华民族的伟大复兴贡献一份力量。

【摘要】本文针对航运业危险品瞒报问题，提出基于随机森林算法的预测模型。研究采集近一年订舱数据，通过数据清洗、特征工程（如合作频率离散化、危险品标志转换等）处理样本，并采用SMOTE算法解决数据不平衡问题。实验表明，优化后的随机森林模型准确率达88.58%，AUC值0.914，优于决策树、神经网络等对比算法。研究还通过特征重要性分析和treeinterpreter库增强模型可解释性，为航运公司识别高