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基于五级分类支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
研究表明支持向量机集成方法可以提高分类精度,但是目前所用的基于最多投票原则的集成策略无法评价单个支持向量机分类器的输出重要性.针对这个问题,本文建立一种基于五级分类的支持向量机集成方法,该方法具有四个因子输入,一个衡量商业银行信用风险的输出,该方法考虑了各子分类器的分类结果和各子分类器判决对最终决策的重要程度,利用Libsvm对某商业银行信贷的176组样本数据进行实证分析,结果表明本文提出的方法比其他分类方法的分类精度高,证实了该方法的可行性和有效性,为银行建立可靠的评估系统提供了依据. 相似文献
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目的:讨论Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器对新疆哈萨克族食管图像分型中的分类能力。方法:使用Matlab图像处理软件,对食管X线图像进行预处理,对预处理后的图像使用灰度共生矩阵和Hu不变矩特征进行图像特征的提取;然后,使用主成分分析法对特征值进行筛选优化,得到分类能力较强的特征值;最后,使用Weka软件,将3个不同的集成分类器对正常食管和早期食管癌图像进行分类,并进行分类模型的评估。结果:使用Bagging、Adaboost、Random Forest(RF) 3个集成分类器结合降维后的灰度共生矩阵特征值对食管图像进行分类时,正常食管的分类准确率是82%、94%、88%,早期食管癌的分类准确率是94%、88%和94%;使用降维后的Hu不变矩特征值和3种集成分类器对正常食管和早期食管癌进行分类时,正常食管的分类准确率是60%和64%、61%,早期食管癌的分类准确率是57%、68%和65%;结论:3种集成分类器结合灰度共生矩阵对正常食管和早期食管癌X线图像进行分类,其分类准确率与Hu不变矩相比分类效果更显著。说明灰度共生矩阵结合3种集成分类器更适合用于区分正常食管和早期食管癌X线图像。 相似文献
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个人信用评估是金融风险预测领域的重要应用之一。本文首先对信用评估的主流技术进行总结和分类;然后,详细介绍了新出现的方法—集成学习模型;最后对目前研究存在的问题进行了展望,重点提出处理不同违约类型、由data-driven转向domain-driven等四个方面的问题,并指出评估模型的广泛应用和提高预测精度是未来研究的主要工作。 相似文献
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针对神经网络个人信用评估方法训练时间长和网络结构较复杂的缺点,提出基于粗糙集和神经网络的个人信用评估模型。通过对比实验,结果表明RS-ANN模型在个人信用评估中表现出了较优的预测效果;并对如何改进消费信贷中个人信用评估工作提出了一些建议。 相似文献
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对数据包络分析在个人信用评估领域的适用性进行了分析，根据我国的实际情况建立了个人信用评估的指标体系，确定了个人信用评估模型的输入和输出变量并进行了量化处理，并对我国某商业银行个人消费信贷数据进行了实证分析，取得了对于好坏客户的分类准确率能达到89．60％的较为满意的结果。 相似文献
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针对个人客户的信用关系和商业银行的贷款质量，在全面考察并构建个人信用指标体系的基础上，利用层次分析法对各指标的权重进行测算，并利用模糊综合评价方法，构建个人信用的模糊综合评价模型，便于商业银行更好的开展个人业务。 相似文献