基于 BO-XGBoost与集成学习方法的供应链金融信用评价研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：针对供应链金融领域中小企业融资的信用风险控制问题，提出了一种在 Bagging 算法框架下结合贝叶斯优化和XGBoost算法的集成学习模型 BO-XGBoost-Bagging（BXB）。首先，基于XGBoost特征重要度进行特征筛选，建立供应链金融信用评价指标体系。其次，通过贝叶斯优化获得XGBoost的最优超参数，并结合 Bagging 算法得到集成模型 BXB。（剩余13308字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人