| 个人信用评估应用方法分析——基于集成学习算法视角 |
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| 引用本文： | 唐小果,李毓.个人信用评估应用方法分析——基于集成学习算法视角[J].经济问题,2011(12). |
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| 作者姓名： | 唐小果 李毓 |
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| 作者单位： | 1. 山西大学经济与工商管理学院,太原,030006
2. 信阳师范学院经济与管理学院,河南信阳,464000 |
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| 基金项目： | 教育部人文与社会科学项目，河南省软科学项目 |
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| 摘 要： | 集成学习算法是一种基于统计理论以计算机实现的非参数识别技术。阐述了集成学习算法的基本思想，建立了基于Bagging集成学习算法的个人信用评估模型。通过确定相应的评估指标体系，使用一个小样本数据对所建模型的有效性进行了研究，结果表明，集成学习算法可以显著提高分类树的预测精度，且在个人信用评估的实践中具有较强的优势。
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| 关 键 词： | 个人信用评估 Bagging 分类树 集成学习算法 |
Analysis of Personal Credit Evaluation Method --Based on Integration Learning Algorithm Angle of View |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | individual credit evaluation model bagging classification tree ensemble learning algorithm |
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