TenrepNN:集成学习的新范式在企业自律性评价中的实践

为了应对互联网环境中企业自律性低、违规事件频发、政府监管困难的现状,提出一种针对企业自律性评价的双层集成残差预测神经网络(TenrepNN)模型,并融合Stacking和Bagging集成学习的思想提出一种集成学习的新范式Adjusting。TenrepNN模型具有两层结构:第1层使用3种基学习器初步预测企业评分;第2层采用残差修正的思想,提出残差预测神经网络以预测每个基学习器的输出偏差。最后,将偏差与基学习器评分相加得到最终输出。在企业自律性评价数据集上,相较于传统的神经网络,TenrepNN模型的均方根误差(RMSE)降低了2.7%,企业自律性等级分类准确率达到了94.51%。实验结果表明,TenrepNN模型集成不同的基学习器降低预测方差,并使用残差预测神经网络显式地降低偏差,从而能够准确评价企业自律性以实现差异化的动态监管。