作者：李珊珊; 林丹楠; 张福泉; 黄锐财务危机预警模型支持向量机组合分类机器学习
摘要：为了有效避免公司出现重大经济风险,提出了一种基于组合分类方法的公司财务危机预警模型。该模型先是选取具有代表性的财务指标并进行归一化处理,之后采用K-近邻法(KNN)和支持向量机(SVM)的组合分类方法来完成财务危机预警,解决了单一算法识别速度较慢的问题,提高了算法的预警效率。此外,还采用最近邻的权重分配来提高预警算法的准确性。测试结果表明,与单一算法的预警模型相比,KNN-SVM预警模型在多个评估指标上均表现出良好的预警结果。
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