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聚类支持向量机在P2P网络借贷违约预测中的应用

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P2P网贷非专业参与者及非理性投资加剧了信用风险,也使信用数据中存在大量的奇异点及噪声.为有效缓解非典型性样本对违约预测的干扰,引入并改进了聚类支持向量机这一混合模型,减少了聚类阶段初始聚类核心及聚类数主观选择对模型精度的影响,从而进一步提高模型判别能力,并引入了误判成本作为衡量模型优劣的依据.实验结果表明:与其他对照模型相比,聚类支持向量机模型可显著提高分类效果,降低误判成本,具有较高的使用价值.

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来源
《第十届（2015）中国管理学年会》|2015年|1-8|共8页
会议地点合肥
作者
夏雨霏; 刘传哲; 徐嘉辰;
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作者单位

中国管理现代化研究会;

复旦管理学奖励基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类金融市场;
关键词
P2P网络借贷; 聚类支持向量机; 违约预测; 信用风险;

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