【摘 要】
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电子商务信用风险评估是建设信用体系的重要环节。在企业电子商务数据采集存在缺失值的情况下,本文比较了BP神经网络、支持向量机、决策树、极限学习机以及对应的集成模型在含缺失值预测样本的鲁棒性。实证数据分析结果显示,极限学习机及其集成模型在上述情况下优于其他模型。
【机 构】
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福州大学至诚学院经济管理系,福州大学数学与计算机科学学院/软件学院
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(No.JAS180840),福州大学至诚学院课程改革项目(No.ZJ1928、No.ZJ2016)资助。
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电子商务信用风险评估是建设信用体系的重要环节。在企业电子商务数据采集存在缺失值的情况下,本文比较了BP神经网络、支持向量机、决策树、极限学习机以及对应的集成模型在含缺失值预测样本的鲁棒性。实证数据分析结果显示,极限学习机及其集成模型在上述情况下优于其他模型。
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