基于Optuna框架的Lp范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用

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摘  要： 针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点，提出一种改进的支持向量机方法，即基于Optuna框架的Lp范数约束的代价敏感的多核支持向量机（Lp⁃Optuna⁃SVM）。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值，通过多核学习引入多核混合核函数组合；同时采用Optuna优化框架对犯错成本、核函数的参数和权重实现了自动化的调优过程；还在核函数权重上引入Lp范数约束，以提高模型对噪声和异常数据的鲁棒性。（剩余10204字）

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