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本文基于SMOTE算法和随机森林算法提出了SMOTE-RF企业财务困境预测方法,即通过SMOTE算法构造人工数据增加少数类样本数量,以随机森林算法作为分类器对企业财务困境进行预测。实证结果表明,SMOTE-RF比SVM和神经网络具有更好的预测准确性和稳定性。
基于不平衡样本的企业财务困境预测研究
【摘 要】
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本文基于SMOTE算法和随机森林算法提出了SMOTE-RF企业财务困境预测方法,即通过SMOTE算法构造人工数据增加少数类样本数量,以随机森林算法作为分类器对企业财务困境进行预测。
【机 构】
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镇江市财会干部学校
【出 处】
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商场现代化
【发表日期】
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2018年24期
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