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基于集成学习的上市企业违约风险评价 被引量：2
1
作者 范诗语 耿子悦 +1 位作者 田芮绮 杜永强 《统计与管理》 2021年第2期62-68,共7页
随着全球经济下行压力加大,国内债务规模的上升,越来越多的企业面临着信用风险。研究企业的违约风险,对于识别高风险违约企业,提高企业自身信誉度具有重要意义。本文通过分析43766笔上市企业数据,对企业的违约风险进行了评价。首先通过... 随着全球经济下行压力加大,国内债务规模的上升,越来越多的企业面临着信用风险。研究企业的违约风险,对于识别高风险违约企业,提高企业自身信誉度具有重要意义。本文通过分析43766笔上市企业数据,对企业的违约风险进行了评价。首先通过方差过滤法初步筛选得到178个候选评价指标,然后使用随机森林法进一步筛选得到了20个对企业违约影响显著的指标。本文分别建立了XGboost、LightGBM、Catboost和随机森林四个模型,使用贝叶斯调参的方法对模型参数进行优化。接下来,使用Blending的方法对前面四个模型进行融合,得到最终模型的AUC值=0.97,模型整体预测效果较好。最终模型的F1值=0.62,较之融合前的单个模型,违约企业的预测效果得到了提升。 展开更多
关键词 上市企业违约 XGboost LightGBM Catboost 随机森林 blending模型融合
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基于Blending模型融合算法的有线电视客户流失预测 被引量：1
2
作者 宋晓艳 杨致远 《中国有线电视》 2022年第7期14-20,共7页
在互联网时代,有线电视业务面临激烈的竞争。广电运营商既需要在质量和宣传上进行改进,吸引潜在用户,也要重视对流失用户的预测和挽留。基于有线电视用户数据,对用户的特征进行分析,提出基于Blending模型融合算法的流失预测算法,并与传... 在互联网时代,有线电视业务面临激烈的竞争。广电运营商既需要在质量和宣传上进行改进,吸引潜在用户,也要重视对流失用户的预测和挽留。基于有线电视用户数据,对用户的特征进行分析,提出基于Blending模型融合算法的流失预测算法,并与传统神经网络进行对比。实例分析结果表明,模型在较低的时间、算法复杂度下,达到了较高的精度以及鲁棒性。 展开更多
关键词 用户流失 流失预测 blending模型融合算法
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