【Python机器学习】基于随机森林全球经济危机预测
一、引言
全球经济危机是一个复杂的问题，受到多种因素的影响，如金融市场、政策环境、地缘政治等。预测经济危机对于政策制定者、投资者和企业来说至关重要，因为它可以帮助他们提前做出应对措施，减少潜在的损失。然而，准确预测经济危机是一项具有挑战性的任务，因为涉及到的数据量大、变量多，且各因素之间的相互作用难以捉摸。
近年来，机器学习和人工智能的迅速发展为解决这一问题提供了新的思路。随机森林作为一种强大的集成学习算法，具有预测精度高、稳定性好等优点，被广泛应用于各种预测任务。因此，本文旨在利用随机森林算法来预测全球经济危机，以期为相关决策者提供有价值的参考信息。
为了评估随机森林模型的预测性能，我们将与其他预测模型进行对比。这些模型包括线性回归、支持向量机、神经网络和决策树等。通过对比这些模型，我们可以更好地理解随机森林在处理经济危机预测问题上的优势和局限性。
在对比过程中，我们将采用相同的特征和数据集来训练和测试这些模型。这样做的目的是确保公平比较，避免由于数据集或特征不同而导致的偏差。在训练过程中，我们将使用不同的超参数组合来优化这些模型的性能。通过交叉验证和网格搜索等方法，我们可以找到每个模型的最佳参数配置。
在评估阶段，我们将使用一系列评估指标来比较这些模型的预测性能，如准确率、精确率、召回率和F1分数等。通过对比这些指标，我们可以全面了解每个模型的优缺点。此外，我们还将考虑模型的解释性和可解释性，以确保我们能够理解模型的预测逻辑和决策过程。
通过本研究，我们希望为经济危机预测领域提供一种新的、有效的预测方法，并为相关领域的进一步研究提供有益的参考。我们相信随机森林算法在处理具有复杂非线性关系的经济数据时具有显著的优势，并且与其他模型相比具有更高的预测精度和稳定性。然而，我们也意识到随机森林算法可能存在过度拟合和鲁棒性等问题。因此，未来的研究可以进一步探讨如何优化随机森林模型以提高其泛化能力和鲁棒性。
二、数据收集与处理
数据来自卡门·莱因哈特（Carmen Reinhart）多年来收集的数据（与她一起， 合著者Ken Rogoff、Christoph Trebesch和Vincent Reinhart）。其中包括银行业 从1800年至今，危机发生在70多个国家，汇率危机，股票危机， 市场危机、主权债务增长和违约以及许多其他数据系列。
2.1数据处理
#导入各种库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 指定默认字体：解决plot不能显示中文问题
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题
老规矩先读取数据。
df = pd.read_csv(r"./data/全球经济危机数据.csv")删除一些无用的列，并重新设置索引
df.drop(columns=['Unnamed: 0','CC3','Prices, Consumer Price Index, All items, Percentage change, Previous period, Percent.1',
'Total International Reserves, SDRs (gold at 35 SDRs per ounce)',
'International Reserves, Official Reserve Assets, SDRs',
'Total Reserves, US Dollars (Gold at Market Price).1',
'Exchange Rates, US Dollar per Domestic Currency, End of Period',
'Exchange Rates, SDR per Domestic Currency, End of Period',
'Exchange Rates, Domestic Currency per U.S. Dollar, End of Period, Rate'], inplace=True)
df.set_index(['Country Name','Year'],inplace=True)为后面列名汉化作准备，使用的字典的一一对应原则。
translations = {
'Banking Crisis ': '银行危机',
'Systemic Crisis': '系统性危机',
'Gold Standard': '金本位制',
'exch_usd': '汇率（对美元）',
'Domestic_Debt_In_Default': '国内债务违约',
'SOVEREIGN EXTERNAL DEBT 1: DEFAULT and RESTRUCTURINGS, 1800-2012--Does not include defaults on WWI debt to United States and United Kingdom and post-1975 defaults on Official External Creditors': '主权外债违约1',
'SOVEREIGN EXTERNAL DEBT 2: DEFAULT and RESTRUCTURINGS, 1800-2012--Does not include defaults on WWI debt to United States and United Kingdom but includes post-1975 defaults on Official External Creditors': '主权外债违约2',
'GDP_Weighted_default': 'GDP加权违约',
'Inflation, Annual percentages of average consumer prices': '通货膨胀率（年均消费者价格百分比）',
'Independence': '独立性',
'Currency Crises': '货币危机',
'Inflation Crises':