与国外研究相比，国内的研究在算法改进和实际应用方面可能更为突出，注重解决本土金融市场的实际问题。以下是部分随机森林信用卡违约预测项目的理论基础：
1.姚军，陈冠男，赵晓磊（2016）：研究使用了一家中国银行的信用卡数据，探讨了随机森林在信用卡违约预测中的性能。研究中对比了随机森林与其他机器学习算法的效果，结果显示在处理不平衡数据和大量特征的情况下，随机森林表现出色。
2.王宇峰，李青山，刘海潮（2017）：这项研究基于中国银行的信用卡数据，比较了随机森林和其他机器学习算法在信用卡违约预测中的表现。研究发现随机森林在准确性和泛化能力上相对较好。
3. 杨盛辉（2019）：作者基于加权Stacking集成学习做出信用卡违约预测，本文的研究结果可以在管理信用卡层面给予银行一定程度上的帮助，对信用卡客户进行分类预测，可以识别申请客户的潜在违约风险，加强银行对信用卡的管理和降低信用卡的违约率。
4. 庄然（2021）：本文构建出基于随机森林算法和Adaboost算法两种效果较好的预测模型，且模型结果远优于逻辑回归模型。从多种指标判断，相对于随机森林算法基于Adaboost算法的银行公司信贷客户违约预测模型精度更高，能够较准确的识别违约客户。
5. 李佳晋（2023）：本论文在改进的KNN算法（K-Nearest Neighbor）、随机森林算法以及XGBoost（e Xtreme Gradient Boosting）算法的基础上，提出了基于KRX模型的信用卡逾期预测模型。
6. 王智立（2023）：文章基于主成分分析的随机森林模型，与传统随机森林模型对比，对信用卡违约风险进行预测，发现主成分分析的随机森林模型相较于单一的随机森林模型预测效率和能力均有所提升。
总体而言，上述国内的随机森林在信用卡违约预测项目方面的研究呈现了注重性能对比、集成学习、算法改进、实际应用、新方法和模型的主要趋势未来，随着国内研究的不断发展，可以期待更多深入的对比研究以及更全面的应用实践。
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