【摘 要】
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针对供应链金融信用评估中传统单机环境和简单机器学习预测分析的高效性和精准性问题,研究了一种并行的集成学习评估模型,阐述了模型基于MapReduce并行的编程模型,集成多个随
【基金项目】
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基金项目:2016年贵阳国家高新区科技创新创业局“云供应链大数据金融服务平台软件”资助项目.
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针对供应链金融信用评估中传统单机环境和简单机器学习预测分析的高效性和精准性问题,研究了一种并行的集成学习评估模型,阐述了模型基于MapReduce并行的编程模型,集成多个随机森林,通过建模和预测实现信用评估的理论和技术实现原理。分析了模型的供应链金融信用评估性能,得出该模型能为大数据环境下的供应链金融信用评估提供可行参考的结论。
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