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基于bagging算法的经济金融数据分析
被引量：
1
1
作者
任雪妮
罗幼喜
《湖北工业大学学报》
2021年第2期110-114,共5页
为了研究弱分类器的个数及种类的构成对强分类器预测准确性的影响,以及在不同经济金融数据的预测情况,选择credit,bank,stock,audit数据集模拟bagging算法分类器的个数和分类器构成方法不同时的预测情况。其中由KNN算法、C5.0算法和朴...
为了研究弱分类器的个数及种类的构成对强分类器预测准确性的影响,以及在不同经济金融数据的预测情况,选择credit,bank,stock,audit数据集模拟bagging算法分类器的个数和分类器构成方法不同时的预测情况。其中由KNN算法、C5.0算法和朴素贝叶斯算法构造了7种不同的组合方法。总的来看,基于bagging的C5.0决策树方法并设置分类器个数为50时预测效果最佳。对bank数据集设置最佳的方法和分类器个数进行实例分析,准确性达到94.17%,预测情况良好。
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关键词
BAGGING算法
C5.0决策树算法
KNN算法
朴素贝叶斯算法
经济金融数据
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职称材料
题名
基于bagging算法的经济金融数据分析
被引量：
1
1
作者
任雪妮
罗幼喜
机构
湖北工业大学理学院
出处
《湖北工业大学学报》
2021年第2期110-114,共5页
基金
国家社会科学基金项目(17BJY210)。
文摘
为了研究弱分类器的个数及种类的构成对强分类器预测准确性的影响,以及在不同经济金融数据的预测情况,选择credit,bank,stock,audit数据集模拟bagging算法分类器的个数和分类器构成方法不同时的预测情况。其中由KNN算法、C5.0算法和朴素贝叶斯算法构造了7种不同的组合方法。总的来看,基于bagging的C5.0决策树方法并设置分类器个数为50时预测效果最佳。对bank数据集设置最佳的方法和分类器个数进行实例分析,准确性达到94.17%,预测情况良好。
关键词
BAGGING算法
C5.0决策树算法
KNN算法
朴素贝叶斯算法
经济金融数据
Keywords
bagging
algorithm
C5.0
decision
tree
algorithm
KNN
algorithm
Naive
bayes
algorithm
economic
and
financial
data
分类号
F22 [经济管理—国民经济]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于bagging算法的经济金融数据分析
任雪妮
罗幼喜
《湖北工业大学学报》
2021
1
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