【摘 要】
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针对小微企业信用历史数据规模较小,而且类别不平衡问题较为严重,提出基于样本依赖代价矩阵的Smote XGboost-Bayes Minimum Risk(SXG-BMR)模型,对整体样本进行低倍率过采样,
【机 构】
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上海财经大学信息管理与工程学院,上海财经大学上海市金融信息技术研究重点实验室,复旦大学计算机科学技术学院,复旦大学上海市智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61976057,61572140);上海市自然科学基金(19ZR1417200);教育部人文社会科学研究规划基金(19YJA630116)
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针对小微企业信用历史数据规模较小,而且类别不平衡问题较为严重,提出基于样本依赖代价矩阵的Smote XGboost-Bayes Minimum Risk(SXG-BMR)模型,对整体样本进行低倍率过采样,以弱化类别不平衡问题,降低模型过拟合的风险;模型将集成学习模型与最小风险贝叶斯决策相结合,以实现代价敏感。同时,模型中引入了样本依赖的代价矩阵,该代价矩阵不仅与类别有关,而且与样本自身属性有关,可以更为准确地表征代价。使用标准信用数据集和上海市小微企业信用数据集,进行多种算法的对比分析,结果表明,该模型性
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