本文關(guān)鍵詞：基于隨機(jī)森林融合樸素貝葉斯的信用評(píng)估模型　出處：《數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：利用隨機(jī)森林特征選擇算法,對(duì)信用評(píng)估的可用指標(biāo)集進(jìn)行特征選擇,在此基礎(chǔ)上建立基于隨機(jī)森林融合樸素貝葉斯的信用評(píng)估模型.選取UCI數(shù)據(jù)庫(kù)中的German數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明,通過隨機(jī)森林進(jìn)行特征選擇的隨機(jī)森林融合樸素貝葉斯模型具有更高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度.
【作者單位】： 華北水利水電大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院;
【基金】：河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究項(xiàng)目(142300410401)
【分類號(hào)】：F831.2;F224
【正文快照】： 1引言 近年來,信用評(píng)估已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)評(píng)估信貸風(fēng)險(xiǎn)、增加現(xiàn)金流量、降低違約率的主要方法,主要包括三個(gè)步驟:明確信用影響因素;獲取影響因素的動(dòng)態(tài)特征;構(gòu)建模型評(píng)估客戶信用等級(jí)目前,國(guó)內(nèi)外常用的信用評(píng)估方法有統(tǒng)計(jì)方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法.在國(guó)外,Sustersic等[31設(shè)計(jì)了運(yùn)用

【參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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