為了提高對(duì)供應(yīng)鏈融資中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的精度,在通過對(duì)中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究基礎(chǔ)上集成機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建了能夠提高信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)的組合模型。該模型采用支持向量機(jī)（Support vector machine,SVM）建立供應(yīng)鏈中小企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)分類預(yù)測(cè)模型,并引入信息增益（Information gain,IG）提取對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果有顯著貢獻(xiàn)的特征變量,優(yōu)化模型特征輸入。在與其他模型的對(duì)比實(shí)驗(yàn)中可知,采用IG-SVM模型預(yù)測(cè)的測(cè)試樣本精確度為97.62%,比單一SVM模型精度提高8.97%。采用IG進(jìn)行特征優(yōu)化,能進(jìn)一步提高SVM模型的預(yù)測(cè)能力。 

【文章來源】：南京理工大學(xué)學(xué)報(bào). 2020,44(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【部分圖文】：

IG-SVM分類預(yù)測(cè)模型流程示意

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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