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利用随机森林特征选择算法,对信用评估的可用指标集进行特征选择,在此基础上建立基于随机森林融合朴素贝叶斯的信用评估模型.选取UCI数据库中的German数据集进行实证研究,结果表明,通过随机森林进行特征选择的随机森林融合朴素贝叶斯模型具有更高的预测准确度.
基于随机森林融合朴素贝叶斯的信用评估模型
【摘 要】
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利用随机森林特征选择算法,对信用评估的可用指标集进行特征选择,在此基础上建立基于随机森林融合朴素贝叶斯的信用评估模型.选取UCI数据库中的German数据集进行实证研究,结
【机 构】
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华北水利水电大学数学与信息科学学院;
【出 处】
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数学的实践与认识
【发表日期】
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2004年期
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究项目(142300410401)
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