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基于Stacking集成算法的医院财务数据智能分类研究
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作者 江雨 《自动化技术与应用》 2025年第12期134-137,共4页
随着数据信息的膨胀式增长,医院财务管理面临巨大挑战。为了识别医院财务数据的异常情况,研究搭建初级分类器为随机森林、支持向量机、极端梯度提升树和K近邻模型,Logistic回归为次级分类器的智能安全管理分类模型。结果表明,集成模型... 随着数据信息的膨胀式增长,医院财务管理面临巨大挑战。为了识别医院财务数据的异常情况,研究搭建初级分类器为随机森林、支持向量机、极端梯度提升树和K近邻模型,Logistic回归为次级分类器的智能安全管理分类模型。结果表明,集成模型的分类器总性能最佳,为94.02%。与极端梯度提升树模型对比,集成模型性能提升了23%。基本收益作为明显特征,更为容易识别出医院财务数据异常。设计的模型具有较高的分类准确性和稳定性,这对于医院财务管理部门具有一定的理论意义和现实价值。 展开更多
关键词 财务数据 异常识别 Stacking算法 数据安全 智能分类 逻辑回归 随机森林 支持向量机
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