【摘 要】
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随着我国金融市场的蓬勃发展,信用评价中的拒绝推断问题越来越受到重视。针对信用评分模型中存在的有类别标签的样本占比低,并且样本中的类别分布不平衡等问题,本文在半监督
【机 构】
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西南财经大学统计学院、中国社会经济统计研究中心,阿里巴巴集团商业智能部
【基金项目】
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国家社会科学基金一般项目“货币政策对企业财务非对称性传导效应研究”(16BGL059);国家社会科学基金重大项目“大数据背景下我国新经济新动能统计监测与评价研究”(18DZA124);国家社会科学基金重大项目“中国各地HDI指数的编制和研究”(16ZDA010);国家自然科学基金青年项目“中国上市公司财务指数编制的理论、模型及其应用”(71102180);西南财经大学项目“新时期宏观经济实时监
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随着我国金融市场的蓬勃发展,信用评价中的拒绝推断问题越来越受到重视。针对信用评分模型中存在的有类别标签的样本占比低,并且样本中的类别分布不平衡等问题,本文在半监督学习技术与集成学习理论的基础上,提出了一种新的算法——BCT算法。该算法通过使用动态Bagging生成多个子分类器,引入分类阈值参数来解决样本类别分布不平衡问题,以及设定早停止条件来避免算法迭代过程中存在的过拟合风险,以此对传统半监督协同训练法进行改进。通过在5个真实数据集上的实证分析发现,在不同数据集与不同拒绝比例下,BCT算法的性能均优于其他
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当前学校与企业（以下简称校企）合作开展职工培训在政策法规、体制机制、学校内部管理、形式与深度等方面存在问题。本文提出,通过积极完善法律法规、创新体制机制、加强学校内
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媒体融合是当前媒体界人士对传统媒体今后发展的一个共识。传统媒体与新媒体融合的路径、方法到底是什么,并没有现实的经验和模板供参考。本文通过山东网络广播电视台近几年