在撰写论文时，你不需要使用所有列出的模型，而是应该选择最适合你的研究主题和数据集的模型。对于"基于机器学习的财务报表分析与企业信用风险预测"这个主题，你可以选择一到两种模型进行深入研究和应用。例如，你可以选择逻辑回归和随机森林这两种模型，因为它们在信用风险预测中都比较常见且有效。

1. 逻辑回归：逻辑回归是一个基础且易于理解的模型，适用于预测二元结果，如企业是否会违约。你可以使用它来建立一个初步的信用风险模型，并理解哪些财务指标对违约概率影响最大。

2. 随机森林：随机森林是一种集成学习方法，它可以处理大量的输入变量，并能有效地识别特征的重要性。在信用风险预测中，随机森林可以捕捉复杂的非线性关系，可能比单一的逻辑回归模型表现更好。

在论文中，你可以这样展开：

• 引言：介绍研究背景，说明为何选择这两个模型，以及它们在信用风险预测中的应用。
• 文献综述：回顾前人使用这些模型的研究，讨论它们的优点和局限性。
• 方法：详细解释逻辑回归和随机森林的工作原理，以及如何适应信用风险预测问题。
• 数据和预处理：描述数据来源，特征选择和数据清洗的过程。
• 模型构建与评估：分别构建逻辑回归和随机森林模型，使用交叉验证等方法评估模型性能。
• 结果与比较：展示两个模型的预测结果，比较它们的准确性、AUC值、精确度、召回率等指标。
• 案例分析：选取一些实际案例，展示模型预测的结果和解释。
• 讨论：讨论模型的优缺点，以及在实际应用中可能遇到的问题。
• 结论：总结研究发现，提出未来研究的方向。

在绘图方面，你可以制作特征重要性图（展示随机森林中各特征的重要性）、ROC曲线（评估模型的分类能力）和混淆矩阵（显示模型的真阳性、真阴性、假阳性和假阴性数量）等图表。