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随着消费信贷的发展以及银行对信用风险的关注，个人信用评估已成为银行业研究的一个重要内容。目前信用评估的研究中多采用单一分类器，预测精度难以提高，因此文章提出了基于AdaBoost组合分类器算法的个人信用评估模型。与单分类器模型的比较结果表明，基于组合分类器的模型具有更高的预测准确率。
基于组合分类器的个人信用评估模型
【摘 要】
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随着消费信贷的发展以及银行对信用风险的关注，个人信用评估已成为银行业研究的一个重要内容。目前信用评估的研究中多采用单一分类器，预测精度难以提高，因此文章提出了基于AdaB
【机 构】
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东南大学经济管理学院
【出 处】
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现代管理科学
【发表日期】
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2006年11期
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