企业信用债券的发行在优化资本结构、降低对银行贷款的依赖、创新融资方式、拓宽融资形式等方面具有重要意义,是企业有效利用资金、快速发展的重要途径。但是自2014年国内超日债打破刚兑以来,企业信用债违约逐渐增多,违约金额规模更是急剧攀升呈现常态化。导致投资者和储户丧失信心,企业难以获得资金,直接融资功能严重下降,直接降低了企业债券带动服务于实体经济的能力。针对当下金融体系就如何弱化、降低,甚至消除违约所带来的影响,实现有效地预警债券发行主体的信用风险,成为当下面临的问题关键。随着机器学习在金融科技领域的快速发展,相比传统模型对数据的严苛假设,机器学习凭借对信息集良好的特征提取,以较高的拟合估计能力在许多方面获得了广阔的应用,特别是在处理某些无法利用理论方法得出正确的变量表示的问题上,从而增强估计效率的领域。本文所构建优化的企业信用债违约预警模型正是从机器学习中KMV模型与随机森林算法相结合角度出发,通过分析债券违约影响因素,将可能发生违约的债券发行主体有效识别出来,做到及时预警。在提高优化投资决策、防范金融风险、更好的服务实体经济等方面具有重要意义。本文从企业信用债市场的违约现状及预警模型的发展现状两个角度入手,阐明违约成因及预警模型尚存在的问题。并在相关学者研究的预警模型理论及设计的基础上,从三个角度对模型进行创新优化。首先,从宏观经济、财务以及债券自身属性违约因子选取上进行优化,把政府是否作为背书纳入考量范围,补充非财务因素的影响,以中国国内债券市场上,自2014年至2021年末债券市场发债主体的公开披露数据进行建模;其次,从违约数据不均衡处理角度,通过使用的ADASYN技术对历史数据进行均衡化处理,提高数据精确度;最后,选取KMV违约距离为其主要的指标体系纳入考量范围,对仅使用财务指标作为构建体系起到了很好的补充作用,并结合KMV参数特点,对KMV模型的参数定义修正进行创新优化。通过对指标的重要度进行分析,明确以净资产收益率（roe＿avg）、营业收入（yoy＿or）、销售净利率（netprofitmargin）、主体性质（abs＿industry）、违约距离（DD）等为主要指标,构建优化企业信用债券违约风险预警模型,并将模型与其他机器学习回归模型进行横向对比分析,最终判定以KMV违约距离为主体的指标体系的随机森林预警模型为优质预警模型,本文构建了以KMV违约距离为主体的指标体系的随机森林预警模型,达到预测违约的目的,为预警风险起到引导作用。本文得到以下结论:（1）KMV模型中,信用违约风险的概率测度与违约距离DD呈现负相关关系,即违约距离DD越小则违约的概率的可能性越大;（2）对KMV-随机森林算法的指标体系中变量的重要度进行衡量,以净资产收益率（roe＿avg）、营业收入（yoy＿or）、销售净利率（netprofitmargin）、主体性质（abs＿industry）、违约距离（DD）等指标为主体,剩余的指标作为备选指标,可以较好的构建模型架构,达到预警效果;（3）与传统随机森林回归进行横向比较,研究发现基于重要特征的KMV违约距离的随机森林违约预测模型具有更高的预测准确率;（4）与XGBoost回归模型、Light GBM回归及Bp神经网络回归等机器学习模型进行比较,结果表明,随机森林算法具有耗时适中,精确度较高等优势,证明基于KMV-随机森林算法的企业信用债违约预警模型是较好的预警模型,为检验发债主体提供较强指引。