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立足于P2P平台,利用P2P平台个人借款人的信息建立了一套系统的信用风险评估指标体系来甄别可能违约的借款人。本文基于LightGBM(一种基于决策树的Boosting模型)和Bagging而提出一种新的LGB-BAG模型,有效结合了Boosting和Bagging的优势。结果表明,在N增大到一定程度的时候,LGB-BAG的F1均值(预测效果)要高于LightGBM和随机森林;并且LGB-BAG的F1方差也要小于其余两种模型。LGB-BAG的F1均值最高可达到0.71175,且LGB-BAG模型能够显著提高信用风险预测效率。 相似文献
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本文采用2007年至2016年3513家上市公司的相关财务数据为研究样本,以深度学习为研究工具构建神经网络模型,对企业是否陷入财务危机进行预测。研究结果表明,基于深度学习构建的神经网络模型对所有上市公司是否陷入财务危机的预测准确率可以达到72%以上,且利用的以前的年度数据越多,预测的准确率越高。 相似文献
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高校思政课实践教学面临教学目标不明确、忽视实践教学环节、学生学习积极性不高等问题。借鉴建构主义学习理论,以《中国近现代史纲要》课程为例,从学习情境的设计、自主学习、对话和合作、意义构建四个方面来重构高校思政课程的实践模式,力图对实践教学模式提供积极的参考。 相似文献
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在线开放课程能够实现更为全面的优质课程共享,为教师与学生提供更为优秀的学习资源与更为合理的学习平台,使教育事业能够在现有基础上更进一个层次,为我国的发展培养更多的高质量人才。文章从在线开放课程建设的背景与其实行的重要性入手,结合其特点进行了相应的优势分析,并整合了该项课程建设的具体实践内容。 相似文献