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基于缺失值样本的电商企业信用风险预警模型鲁棒性评估方法

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本发明公开了一种基于缺失值样本的电商企业信用风险预警模型鲁棒性评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对电商企业数据所形成的原始数据集进行划分，划分得到训练集和原始测试集；S2、对训练集进行模型训练，得到预测模型，并将预测模型作为基分类器进行同质集成学习，得到集成预测模型，基于原始测试集，对上述模型进行准确度评估，得到相应的第一准确率和第二准确率；S3、在原始测试集的基础上，得到含缺失值测试集，基于含缺失值测试集，对模型的准确度进行评估，得到相应的第三准确率和第四准确率；S4、对上述准确率进行比较，根据第一准确率与第三准确率、第二准确率与第四准确率的下降比来对模型的鲁棒性进行评估。

著录项

公开/公告号CN113657717A

专利类型发明专利
公开/公告日2021-11-16

原文格式PDF
申请/专利权人福州大学至诚学院;
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申请/专利号CN202110809513.7
发明设计人陈艳;罗晓霞;
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申请日2021-07-15
分类号G06Q10/06(20120101);G06Q30/06(20120101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/10(20190101);
代理机构61239 西安研创天下知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人张红哲
地址 350002 福建省福州市鼓楼区杨桥西路50号
入库时间 2023-06-19 13:16:59

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