基于SVM和信息增益的属性选择算法研究

• 作者: 吴敏烨
• 来源期刊: 杭州电子科技大学学报（自然科学版）
• 关键词: 属性选择 支持向量机 递归属性消除 信息增益 接受者操作特征曲线
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 143-146
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-9146.2008.06.037

摘要

该文提出了一种新的属性选择的算法,即基于信息增益和支持向量机递归属性消除的属性选择算法.该算法保留了支持向量机的高精确性、高维健壮等优点,并通过将信息增益与其结合,克服了支持向量机由于建模时间长导致运行缓慢的缺点.该文还提出了基于接受者操作特征曲线下面积的选择属性数目的方法,并将其应用于个人信贷信用评价中,取得了良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴敏烨	杭州电子科技大学管理学院	1	3	1.0	1.0