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杂志ISSN号
基于组合分类器的上市公司信用风险评价
作者单位:
北京工业大学经济与管理学院 北京100022
摘 要:
针对传统信用风险评价模型只含有一个分类器的缺陷,本文利用AdaBoost组合分类器来对上市公司信用风险进行评价,并与基于支持向量机和神经网络的分类模型进行了效果比较。实证研究表明,组合分类器克服了单一分类器的诸多缺点,预测准确率高于单一分类器。
关 键 词:
组合分类器
AdaBoost
信用风险评价
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