基于SMOTE抽样多SVM集成的类别非平衡财务困境预警

随着大数据时代的全面推移,数据挖掘已然被应用到各个领域,加上中国金融市场日益规范化的趋势,人工智能方法预测企业财务困境是当下研究的热点之一。为了贴近中国市场实际情况,本文基于样本非平衡的情况下,提出企业财务困境预警的新方法。理论研究中主要构建了SVM、分类器集成等关键内容。