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基于不平衡样本的企业财务困境预测研究
被引量:
1
1
作者
吕心洁
《商场现代化》
2018年第24期122-123,共2页
本文基于SMOTE算法和随机森林算法提出了SMOTE-RF企业财务困境预测方法,即通过SMOTE算法构造人工数据增加少数类样本数量,以随机森林算法作为分类器对企业财务困境进行预测。实证结果表明,SMOTE-RF比SVM和神经网络具有更好的预测准确性...
本文基于SMOTE算法和随机森林算法提出了SMOTE-RF企业财务困境预测方法,即通过SMOTE算法构造人工数据增加少数类样本数量,以随机森林算法作为分类器对企业财务困境进行预测。实证结果表明,SMOTE-RF比SVM和神经网络具有更好的预测准确性和稳定性。
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关键词
财务困境
不平衡样本
SMOTE
随机森林
下载PDF
职称材料
题名
基于不平衡样本的企业财务困境预测研究
被引量:
1
1
作者
吕心洁
机构
镇江市财会干部学校
出处
《商场现代化》
2018年第24期122-123,共2页
文摘
本文基于SMOTE算法和随机森林算法提出了SMOTE-RF企业财务困境预测方法,即通过SMOTE算法构造人工数据增加少数类样本数量,以随机森林算法作为分类器对企业财务困境进行预测。实证结果表明,SMOTE-RF比SVM和神经网络具有更好的预测准确性和稳定性。
关键词
财务困境
不平衡样本
SMOTE
随机森林
分类号
F275 [经济管理—企业管理]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于不平衡样本的企业财务困境预测研究
吕心洁
《商场现代化》
2018
1
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