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银行客户信用评估动态分类器集成选择模型
肖进1; 刘敦虎2; 顾新1; 汪寿阳3
2015
发表期刊管理科学学报
ISSN1007-9807
卷号018期号:003页码:114
摘要现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.amss.ac.cn/handle/2S8OKBNM/38197
专题系统科学研究所
作者单位1.四川大学
2.成都信息工程大学
3.中国科学院数学与系统科学研究院
推荐引用方式
GB/T 7714
肖进,刘敦虎,顾新,等. 银行客户信用评估动态分类器集成选择模型[J]. 管理科学学报,2015,018(003):114.
APA 肖进,刘敦虎,顾新,&汪寿阳.(2015).银行客户信用评估动态分类器集成选择模型.管理科学学报,018(003),114.
MLA 肖进,et al."银行客户信用评估动态分类器集成选择模型".管理科学学报 018.003(2015):114.
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