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摘要:
针对信用评分的特点,首先对传统的Bagging算法进行改进,然后基于不同的基分类器构建多个改进的Bagging组合模型,最后根据一种全新的方式将其组合,得到双层组合模型.通过实证分析得出以下结论:一、与原Bagging算法相比,改进算法能有效降低第二类错误率;二、与单层组合模型相比,多层组合模型能进一步降低第二类错误率和损失率.
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文献信息
篇名 一种新的组合模型在信用评分中的应用
来源期刊 数学的实践与认识 学科
关键词 信用评分 预测精度 袋装组合算法 组合模型
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 管理科学
研究方向 页码范围 20-25
页数 分类号
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何晓群 中国人民大学应用统计科学研究中心 60 726 16.0 25.0
2 赵朋飞 中国人民大学统计学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
信用评分
预测精度
袋装组合算法
组合模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数学的实践与认识
半月刊
1000-0984
11-2018/O1
16开
北京大学数学科学学院
2-809
1971
chi
出版文献量(篇)
15632
总下载数(次)
52
总被引数(次)
67673
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