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为给不同风险风险偏好的投资者提供决策参考,提高风险评估精度,针对股权众筹交易过程中的风险问题,采用机器学习算法构建随机森林模型,对抓取的数据进行分析.研究发现,随机森林模型分类正确率为93.75%,明显优于其他分类算法,其中分红的次数和及时与否,以及公司信誉在股权众筹风险评估中显得尤其重要.
基于随机森林的股权众筹项目风险评估研究
【摘 要】
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为给不同风险风险偏好的投资者提供决策参考,提高风险评估精度,针对股权众筹交易过程中的风险问题,采用机器学习算法构建随机森林模型,对抓取的数据进行分析.研究发现,随机森
【机 构】
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中北大学经济与管理学院
【出 处】
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河南科学
【发表日期】
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2018年02期
【基金项目】
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科技部科技创新战略研究专项(ZIY2015028);山西省高哲学社会科学规划课题(2017年度);山西省软科学研究项目(2016041002-2)
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