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摘 要：以Stacking集成学习方法融合XGBoost、GBDT、随机森林模三种基本算法构建预测模型，对企业债券是否违约进行预测。实验结果表明：融合模型的预测精准率、召回率和F1度量指标的可靠性明显高于单一模型；各基学习器的学习能力越强，关联程度越低，模型融合后的预测效果越好。（剩余5360字）
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基于机器学习模型的公司债券违约预警研究
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