【摘 要】
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随着经济的快速发展,金融市场也在不断的创新与变革。在机器学习、人工智能快速发展的今天,商业银行经销也要跟上时代的脚步,应用机器学习、人工智能知识不断创新与改革,挖掘
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随着经济的快速发展,金融市场也在不断的创新与变革。在机器学习、人工智能快速发展的今天,商业银行经销也要跟上时代的脚步,应用机器学习、人工智能知识不断创新与改革,挖掘潜在客户和客户的潜在价值。本文基于商业银行产品营销数据利用Adaboost集成学习算法结合SVM和PCA算法构建Adaboost SVM算法并实现应用。在模型评价方面采用多指标评价,并且与经典机器学习分类算法:SVM、决策树及集成算法、随机森林、xgboost、GBDT和简单神经网络进行对比。发现Adaboost SVM模型,较之以上模型有更高的准确率。虽然数据存在样本不平衡问题,但是Adaboost SVM模型同样取得了很好的拟合度,并且不存在过拟合或欠拟合问题。
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