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将AdaBoost组合算法应用于信用评分模型中的分类问题,并针对该算法在解决不平衡分类问题上的一些不足,对算法进行了改进。应用此改进的AdaBoost算法,创建了新的信用评分模型,并进行了实证分析。实证结果表明,基于改进的AdaBoost算法的信用评分模型可以有效降低由于模型错判而导致的损失。
基于改进的AdaBoost算法的信用评分模型
【摘 要】
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将AdaBoost组合算法应用于信用评分模型中的分类问题,并针对该算法在解决不平衡分类问题上的一些不足,对算法进行了改进。应用此改进的AdaBoost算法,创建了新的信用评分模型,
【机 构】
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中国人民大学统计科学研究中心
【出 处】
：
统计与信息论坛
【发表日期】
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2011年02期
【基金项目】
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国家社会科学基金青年项目《中国银行业信用风险管理的理论与实践——基于稀有事件和拒绝推断的信用评分模型》(09CTJ003)
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