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| 结合代价敏感与集成算法的个人信用评估模型 | |
| 作者姓名： | 张怡 罗康洋 谢晓金 |
| 摘 要： | 针对个人信用数据存在连续型和离散型交织并存以及类不平衡问题,为提高信用评估分类效果,提出一种结合代价敏感和集成算法的个人信用评估分类模型.通过集成信息价值、互信息、信息增益率和基尼指数特征,选择算法生成最优特征子集.结合代价敏感构建以L1-逻辑回归、弹性网-逻辑回归、贝叶斯、决策树和神经网络为基模型的集成模型,并辅之动... |
| 关 键 词： | 信用评估 代价敏感 集成学习 特征选择 机器学习 |
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