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| 基于SVM和Logistic算法对比的中小企业财务困境预测研究 | |
| 作者姓名： | 洪欣琪 阮素梅 |
| 作者单位： | 安徽财经大学 金融学院,安徽 蚌埠233000 |
| 基金项目： | 安徽省哲学社会科学规划项目 |
| 摘 要： | 集成f_classif、随机森林、Lasso、XGBoost四种方法构庴特征选择评分模型并筛选出关键特征,利用RUSboost欠采样处理非平衡数据,在此数据预处理基础上分别庴立支持向量机预测模型(SVM)和逻辑回归预测模型(Logistic)并进行对比分析,考察这两种机器学习方法对中小企业财务困境预测效果.结果显示,在... |
| 关 键 词： | 财务困境预测 特征选择 机器学习 核函数 |
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