摘要：文章研究如何利用机器学习算法来预测中国上市公司的信用评级变动。选取了中国2003-2015年可得信用评级的记录，得到330条信用评级变动的记录。随后利用包含传统的线性分类器和最近提出的Ad-aBoost及随机森林分类模型等五类模型进行了实证。实证结果显示，随机森林分类模型对信用评级变动的预测能力最强。

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