【摘 要】
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为提高财务危机预警模型的判断准确率,将随机森林算法与Shuffle、Embedd、Hybrid等3种特征选择算法相结合构建模型。分别使用69家ST企业和69家正常企业进行1∶1配对实验,与利
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为提高财务危机预警模型的判断准确率,将随机森林算法与Shuffle、Embedd、Hybrid等3种特征选择算法相结合构建模型。分别使用69家ST企业和69家正常企业进行1∶1配对实验,与利用决策树算法、逻辑回归算法构建的预警模型对比,以得到一个优良的财务危机预警模型。实验结果表明,随机森林与Hybrid相结合构建的模型效果最好,优于决策树模型与逻辑回归模型,正例命中率为91.18%,正例覆盖率为83.78%,整体正确率为86.96%,AUC为0.9291。基于随机森林与Hybrid算法构建的模型相对于传
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