【摘 要】
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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
【机 构】
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山西大学经济与工商管理学院,信阳师范学院经济与管理学院
【基金项目】
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教育部人文与社会科学项目(09YJA790174);河南省软科学项目(102400450126)
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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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