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机器学习分类算法在企业信用评价中的应用
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毕业论文范文题目:
机器学习分类算法在企业信用评价中的应用
,论文范文关键词:
机器学习分类算法在企业信用评价中的应用
机器学习分类算法在企业信用评价中的应用毕业论文范文介绍开始:
XCLW161403 机器学习分类算法在企业信用评价中的应用
内容摘要2
1绪论3
1.1研究背景3
1.2研究意义3
1.3研究现状3
1.4研究内容4
2机器学习经典分类算法4
2.1贝叶斯算法4
2.2邻近算法5
2.3决策树算法5
2.4支持向量机算法5
2.5分类算法比较分析5
3基于SVM的企业信用评价模型6
3.1信用评价的一般方法6
3.2SVM与企业信用评价结合的探讨6
3.3企业信用评价的指标体系6
3.4SVM企业信用评价模型9
4模拟实验及分析9
4.1模拟数据源9
4.2支持向量机建模10
4.3实验结果分析11
5总结与展望11
5.1本文的主要贡献11
5.2对今后工作的展望11
参考文献13
内容摘要
企业在我国国民经济和社会发展中处于重要地位,但企业的发展离不开融资,如果能建立一套行之有效的企业信用评价方法,将在很大程度上解决银企之间的信息不对称问题,既能缓解企业的融资困境,又可以降低银行贷款风险。
目前而言,我国企业信用评价水平不高,容易导致评价结果并不能准确反映真实的信用水平,在一定程度上制约着企业的健康发展。近年来,研究者对企业信用评价方法进行了诸多探索,取得了一系列的研究成果,也积累了很多成功经验。本文尝试将机器学习分类算法应用于企业信用评价中,以提供一种新的思路和途径。
本文首先调研了贝叶斯、KNN、决策树、KVM等经典机器学习分类算法,并有针对性地进行了横向比较分析,得出利用支持向量机的泛化能力将其应用于企业信用评价的思路。其次,对传统信用评价方法和评价指标进行调研总结,结合企业信用评价的实际需求和特点,针对性地选取出12项定量评价指标,形成企业信用评价的指标体系,并在此基础上设计了一种基于SVM算法的企业信用评价模型。最后,构建了支持向量机实验模型,通过与BP神经网络的评价方法相比较,验证了SVM算法在信用评价方面的优势。
关键字:企业信用评价,机器学习,分类算法,支持向量机
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机器学习分类算法在企业信用评价中的应用
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