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基于不平衡数据的公司破产预测研究
被引量：
3
1
作者
周文泳
冯丽霞
段春艳
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期283-290,共8页
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别...
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。
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关键词
二元分类
不平衡数据
神经网络
c5.0
决策树
集成方法
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职称材料
题名
基于不平衡数据的公司破产预测研究
被引量：
3
1
作者
周文泳
冯丽霞
段春艳
机构
同济大学经济与管理学院
同济大学机械与能源工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期283-290,共8页
基金
2020年度同济大学“双带头人”教师党支部书记学术能力提升计划项目
上海市浦江人才计划(20PJ1413700)。
文摘
整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先,运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次,以5.0分类器(Classifier 5.0,C5.0)决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器,分别与三类重抽样数据预处理技术结合,择出最优抽样法。再次,结合自助汇聚法提升分类效果,并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价,对比了两基分类器的集成模型。最后,运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明:欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优,为企业实施破产预测提供积极支撑。
关键词
二元分类
不平衡数据
神经网络
c5.0
决策树
集成方法
Keywords
binary classification
unbalanced data
neural network
C 5.0
decision
tree
integrated methods
分类号
F272 [经济管理—企业管理]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于不平衡数据的公司破产预测研究
周文泳
冯丽霞
段春艳
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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