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将最小总风险准则MOR与贝叶斯网络分类器相结合,提出了一种新型信用评估模型。在两个真实数据集上以MOR用10层交叉验证对贝叶斯网络信用评估模型进行了测试,并与最小错误概率准则MPE的贝叶斯网络分类器的结果进行了对比。结果表明,基于MOR的贝叶斯网络分类模型可以有效地减小信用评估风险。
最小总风险准则的贝叶斯网络个人信用评估模型
【摘 要】
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将最小总风险准则MOR与贝叶斯网络分类器相结合,提出了一种新型信用评估模型。在两个真实数据集上以MOR用10层交叉验证对贝叶斯网络信用评估模型进行了测试,并与最小错误概率准则MPE的贝叶斯网络分类器的结果进行了对比。结果表明,基于MOR的贝叶斯网络分类模型可以有效地减小信用评估风险。
【机 构】
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西南交通大学经济管理学院,西南交通大学电磁场与微波技术研究所,四川大学工商管理学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2009年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（70371026）,四川省教育厅科研项目（2006C082）
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