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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
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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。 展开更多
关键词 财务困境 不平衡样本 SMOTE 随机森林
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