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| 期望损失代价敏感优化的借贷预测算法研究 | |
| 作者姓名： | 姜琦 孟志青 |
| 摘 要： | 借贷数据规模大、维度复杂和极度不平衡等特性致使借贷预测的精度一直难以提升.为此,设计量化借贷期望损失值作为代价敏感项来优化集成模型的借贷预测算法,实现消除比例失衡的训练样本对预测模型的影响;提出基于代价敏感集成学习的借贷预测算法——ES-XGB和ES-LGB.其核心是改进了近年来表现优异的集成算法XGBoost和Lig... |
| 关 键 词： | 借贷预测 不平衡数据 期望损失 代价敏感 集成模型 |
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