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基于bagging的决策树集成消费者信用评估模型

作者:向晖 唐剑琴消费者信用评估决策树集成baggingboosting

摘要:本文采用bagging方法结合C4.5决策树算法进行消费者信用评估。在两个真实数据集上用5折交叉验证对基于bagging的决策树集成信用评估模型进行了测试,并与logistic回归、BP神经网络、支持向量机及基于boosting的决策树集成模型进行了对比。结果表明bagging集成可以明显提升决策树模型性能,在所有测试消费者信用评估模型中综合性能最高。

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消费经济

《消费经济》(CN:43-1022/F)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《消费经济》主要栏目:理论与探讨、国外消费、学术争鸣、消费发展战略研究、专题调查、问题与建议、消费知识介绍、消费问题观点摘要等。经济刊物。专门从事消费领域理论和实际问题研究。

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