【摘 要】
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网络借贷环境下基于Adaboost的信用评价方法具有较高的基分类器分歧度和样本误分代价。现有研究没有考虑分歧度和误分代价对基分类器样本权重的影响，从而降低了网络借贷信用评
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网络借贷环境下基于Adaboost的信用评价方法具有较高的基分类器分歧度和样本误分代价。现有研究没有考虑分歧度和误分代价对基分类器样本权重的影响，从而降低了网络借贷信用评价结果的有效性。为此，提出一种基于改进Adaboost的信用评价方法。该方法根据基分类器的误分率，样本在不同基分类器上分类结果的分歧程度，以及样本的误分代价等因素，调整Adaboost模型的样本赋权策略，使得改进后的Adaboost模型能够对分类困难样本和误分代价高的样本实施有针对性的学习，从而提高网络借贷信用评价结果的有效性。基于拍拍贷
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