《表4 模型结果汇总表:基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索——以制造业上市公司为例》
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《基于类别不平衡的企业信用风险违约测度探索——以制造业上市公司为例》
由表4可得,单一模型中Lasso-logistic模型的AUC值达0.921 6,而使用Batch-US-LLR集成模型在所有对比模型中的AUC最高达到0.927 3,模型精度提升了0.57%,KS值约为0.77说明模型将“好”、“坏”客户区分的程度也很高,使用模型对正负样本精度和稳定性的测度在6个模型中最好。
图表编号 | XD00215586900 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2021.02.25 |
作者 | 郭畅 |
绘制单位 | 安徽大学经济学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |