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| 贝叶斯网络在用户信用评估中的应用研究 | |
| 引用本文： | 杨立洪,叶成达.贝叶斯网络在用户信用评估中的应用研究[J].教育技术导刊,2018,17(6):146-149. |
| 作者姓名： | 杨立洪 叶成达 |
| 作者单位： | 华南理工大学 数学学院，广东 广州 510641 |
| 摘 要： | 为了弥补传统朴素贝叶斯分类器在实际应用中代价不敏感的缺点，基于最小风险准则构建朴素贝叶斯模型和树增强朴素贝叶斯网模型，通过预先设置损失矩阵，分类器可以区分各种误判情形产生的代价，利用1 000条德国信用卡样本数据进行实验。研究发现，在以损失最小为导向的用户信用评估方面，基于最小风险准则构建分类器产生的总损失更小，综合性能更好；在分类性能上，简单的朴素贝叶斯模型可与复杂的基于爬山算法建立的贝叶斯网络模型相媲美；从整体经济效益看，朴素贝叶斯模型更胜一筹。 |
| 关 键 词： | 朴素贝叶斯 树增强朴素贝叶斯网 代价敏感 最小风险准则 爬山算法 |
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