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黄月敏;洪春敏;Jiau、Hewijin Christine

评估神经网络和数据挖掘方法在信用评估任务中的类别不平衡问题。 （英文） Zbl 1160.91368号

非线性分析。，真实世界应用。 第720-747号第7页（2006年）.
摘要：使用非线性分类技术分析的大多数真实世界数据在每个类的可用示例比例方面是不平衡的。不平衡类分布的这个问题会导致算法学习过多数据且相关性很小的过于复杂的模型。我们的研究分析了用于根据支票账户信息预测银行客户信用度的不同分类算法。为了测试不同的技术，进行了一系列实验。其目的是确定一系列可由经理实施的信用评分，以进行风险管理。因此，通过实现等量分类的概念，可以成功地发现隐含知识。随后，提出了一种数据清理策略，用于处理这种分布数据不平衡的实际情况。

引用于6文件

MSC公司：

91B30型 风险理论，保险（MSC2010）
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
91B74号 真实系统的经济模型（例如电力市场等）

关键词：

阶级不平衡;反向传播;数据挖掘;信用评分

软件：

SMOTE公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{Y.-M.Huang}等，非线性分析。，真实世界应用。7，第4号，720--747（2006；Zbl 1160.91368）
全文： 内政部

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