《表4 模型关于训练集和测试集的NMSE》

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《基于贝叶斯与神经网混合算法的电商信用评价方法研究》

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验证实验采用五折交叉验证法，把所有的样本数据分成五个组，将4组作为训练样本，用来训练分类模型，剩下一组作为测试样本，来测试模型的准确性，而且五组样本会轮流作为训练样本或测试样本，以此来减小样本划分对模型准确度的影响。实验运用MATLAB自动划分样本，并分别计算各模型误差，共可得到五组模型以及三组标准均方误差（NMSE），分别取其平均值进行对比，对比结果如表4所示。通过表4可知，混合模型NB-BP的标准均方误差最小，因此可判断NB-BP模型在预测准确率与稳定性方面优于神经网络模型和随机森林模型。