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引入了一种能较好容忍噪声,且稳定性较高的组合分类器算法--随机森林(RF),建立企业信用评估模型;着重分析了适合RF的不平衡分类问题的处理方法,并介绍了模型参数的优化.通过与神经网络和支持向量机的对比实验,证实了该方法的有效性和优越性。
基于随机森林的企业信用评估模型
【摘 要】
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引入了一种能较好容忍噪声,且稳定性较高的组合分类器算法--随机森林(RF),建立企业信用评估模型;着重分析了适合RF的不平衡分类问题的处理方法,并介绍了模型参数的优化.通过
【机 构】
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厦门城市职业学院工程技术学部,福建,厦门,361008厦门大学自动化系,福建,厦门,361005
【出 处】
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华东六省一市自动化学会第21届学术年会——福建省科协第八届学术年会卫星会议
【发表日期】
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2008年10期
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