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基于SVM混合集成的信用风险评估模型
被引量：
28
1
作者
陈云
石松
+1 位作者
潘彦
俞立
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第4期115-120,共6页
准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提...
准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。
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关键词
信用风险评估
支持向量机(SVM)
集成学习
ADA
BOOST
随机子集模型
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职称材料
题名
基于SVM混合集成的信用风险评估模型
被引量：
28
1
作者
陈云
石松
潘彦
俞立
机构
上海财经大学公共经济与管理学院
上海市金融信息技术研究重点实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第4期115-120,共6页
基金
上海市科学技术委员会科研计划项目(No.13dz1508400)
国家自然科学基金(No.71101084
+2 种基金
No.71301095)
上海财经大学研究生创新基金项目(No.CXJJ-2012-322)
上海市自然科学基金项目(No.11ZR1411800)
文摘
准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。
关键词
信用风险评估
支持向量机(SVM)
集成学习
ADA
BOOST
随机子集模型
Keywords
credit risk assessment
Support Vector Machine（SVM）
ensemble learning
Ada Boost
random subspace model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM混合集成的信用风险评估模型
陈云
石松
潘彦
俞立
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
28
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