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基于RS-SVR的企业信用评分模型
引用本文:石松. 基于RS-SVR的企业信用评分模型[J]. 计算机应用研究, 2016, 33(11)
作者姓名:石松
作者单位:上海财经大学
摘    要:准确的信用评分模型可以提升银行的决策能力,将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得足够多不同的训练数据集,接下来使用不同的训练集子集训练得到不同的支持向量回归模型,最后使用简单平均方法整合不同模型的预测结果,在企业信用评分数据上的实验结果证明了模型的有效性。

关 键 词:信用评分   随机子集   支持向量回归
收稿时间:2015-09-30
修稿时间:2016-09-21

Enterprise Credit Scoring Model based on RS-SVR
Affiliation:Shanghai University of Finance and Economics
Abstract:Accurate credit scoring models can improve the bank''s decision-making capacity, we applies support vector regression model to the enterprise credit scoring, and put forward support vector regression integration model based on random subset. First get enough different training data set by random subset sampling model, and then get different support vector regression model by training different subsets, finally integrated the predicted results of different model through the simple average method. We proved that model is effective through the enterprise credit scoring data experiment.
Keywords:credit scoring   random subset    support vector regression
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