摘要
文章针对现有的大部分单一分类器预测精度不高,且具有一定限制条件的弱点,提出了应用组合分类模型对中小企业信贷违约预判的方法。以调整的SVM后验概率分类器和多维正态分布概率分类器为基本模型,构建了基于贝叶斯规则动态分配权重的组合分类模型,并把它应用于中小企业信贷违约预判。结果表明,该模型克服了普通组合预测模型权重分配固定的弱点,可获得较高的稳健性和分类精度。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2010年第18期32-35,共4页
Statistics & Decision
基金
江苏省软科学研究基金资助项目(BR2008017)
