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为了提高个人信用评分模型算法预测精准率,受视觉领域数据增广思路启发,提出融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型。该模型首先对原始个人信用数据进行数据增广处理,然后基于机器学习分类算法训练一个二分类个人信用评分模型,最后基于公开个人信用数据集,分别建立未经过数据增广和经过数据增广处理后的个人信用评分模型。对比准确率、精确率、召回率、F1 得分、AUC 值和 ROC 曲线等 6 个性能评价指标,结果显示,相较于仅基于机器学习算法的个人信用评分模型,融合了数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分模型使得分类性能得到了一定提升,分类准确率平均高出 5%。 相似文献
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针对银行客户信用评估模型不健全不完善等问题,在对比随机森林（RF）、GBDT和XGBoost三种集成算法基础上,提出基于XGBoost算法的金融客户信用评估模型。从知名的UCI数据库中选取德国某银行客户信用数据集,在对数据进行缺失值、标准化等预处理后,分别对随机森林（RF）、GBDT算法和XGBoost三种集成算法建立个人信用评估模型,然后依据计算得到的相关多元评价指标对个人信用评估进行对比研究。实证结果表明,建立在XGBoost集成算法上的个人信用评估模型性能最优,在准确率指标上比随机森林（RF）高出6%,比GBDT算法高0.8%。 相似文献
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湿地生态系统管理的研究 总被引：4，自引：0，他引：4
拉姆萨(Ramsa)公约定义湿地为“指不问其为天然或人工、常久或暂时之沼泽地、湿原、泥炭地或水域地带，带有或静止或流动、或为淡水、半咸水或咸水水体者，包括低潮日寸水深不超过六米的水域。”此后，许多生态学家、地理学家、土壤学家、水文学家、生物学家、社会学家及经济学家等也纷纷提出相关湿地定义，使得湿地的确切定义至今仍有争议。笔者认为，湿地公约所提出的湿地定义，是目前为止为公众所广泛接受的定义，尤其作为湿地公约的缔约国之一， 相似文献
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