【摘 要】
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文章针对区间型数据分类问题,提出了 一种基于数据质量提高的区间型最小二乘支持向量机分类模型.首先提出了一种基于非参数位置检验的对数边缘概率密度比特征选择和变换方法以获得高质量的训练数据;然后,使用最小二乘支持向量机分类算法建立分类模型;最后,通过蒙特卡洛模拟实验和P2P借贷平台风险识别的实证分析来评价模型的分类性能.结果表明,该模型能够取得较好的分类效果.此外,与CART、Lo-gistic回归、SVM等分类方法的对比结果也表现出较强的优势.
【机 构】
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中国农业银行博士后科研工作站,北京100005;北京大学信息科学技术学院,北京100871
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文章针对区间型数据分类问题,提出了 一种基于数据质量提高的区间型最小二乘支持向量机分类模型.首先提出了一种基于非参数位置检验的对数边缘概率密度比特征选择和变换方法以获得高质量的训练数据;然后,使用最小二乘支持向量机分类算法建立分类模型;最后,通过蒙特卡洛模拟实验和P2P借贷平台风险识别的实证分析来评价模型的分类性能.结果表明,该模型能够取得较好的分类效果.此外,与CART、Lo-gistic回归、SVM等分类方法的对比结果也表现出较强的优势.
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