一种基于Boosting算法的新模型在银行信用评级中的应用

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一种基于Boosting算法的新模型在银行信用评级中的应用

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一种基于Boosting算法的新模型在银行信用评级中的应用

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-7页
ABSTRACT	第7-10页
1 引言	第10-15页
1.1 研究背景和意义	第10-11页
1.2 研究现状	第11-13页
1.2.1 不平衡数据集分类困难的原因	第11-12页
1.2.2 国内外研究状况	第12-13页
1.3 创新点	第13页
1.4 论文安排	第13-15页
2 不平衡数据的分类方法	第15-29页
2.1 基于数据层面	第15-16页
2.1.1 欠抽样(under-sampling)	第15-16页
2.1.2 过抽样(over-sampling)	第16页
2.2 基于算法层面	第16-19页
2.2.1 Boosting	第16-18页
2.2.2 代价敏感法	第18-19页
2.3 基于判别准则	第19-21页
2.3.1 AUC	第20-21页
2.4 分类器	第21-29页
2.4.1 支持向量机	第21-24页
2.4.2 BP神经网络	第24-26页
2.4.3 决策树	第26-29页
3 一种新的混合式集成算法	第29-33页
3.1 抽样方法和集成算法的混合应用	第29-30页
3.1.1 混合重抽样算法(Hybrid Sampling)	第29页
3.1.2 SMOTEBoost算法	第29-30页
3.1.3 RUSBoost算法	第30页
3.2 一种新的混合式集成算法(HSBoost)	第30-33页
4 HSBoost算法实证研究	第33-45页
4.1 数据预处理	第33-34页
4.2 模型构建及参数设置	第34-36页
4.2.1 模型构建	第34-35页
4.2.2 参数设置	第35-36页
4.3 实证结果分析	第36-42页
4.4 非参数检验	第42-45页
5 结论和展望	第45-46页
参考文献	第46-48页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果	第48-50页
学位论文数据集	第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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