新业态从业者劳动权益保障思考

随着互联网技术的迅速发展,作为新就业形态的重要依托,平台经济蓬勃发展,并催生出外卖骑手这个新职业。如何在促进平台经济高质量发展的同时做好外卖骑手等新就业形态从业者的劳动权益保障工作,是亟须解决的现实议题。基于此,本文展开分析,并提出建议。

基于RFE-LGB算法的上市公司财务造假分析和预测

针对上市公司财务造假预测问题,采用结合了LightGBM与递归特征消除法(RFE)的方法进行数据建模。LightGBM以其超参数量少、强大的稳健性及对不平衡数据的高敏感性等特点著称。RFE作为一种封装式特征选择方法,能高度匹配所用预测模型,并通过设定特征子集评价函数作为停止条件,自动确定最优特征数量,这在特征选择领域具有较大优势。此外,选用平衡精度(BAcc)作为模型预测性能的评估指标,并通过调整LightGBM的分类权重参数来解决样本不平衡的问题。在5个不同行业财务数据集上的实验结果表明,所提出的RFE-LGB模型在上市公司财务造假预测任务中表现出良好的平衡性、稳健性和泛化性。该模型能有效识别与财务造假相关的关键指标,且仅使用较少的核心特征即可达到较高的预测精度。