《表2 样本xi的样本依赖代价矩阵》

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《基于样本依赖代价矩阵的小微企业信用评估方法》

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表1中，CTPi、CFPi、CFPi、CFPi分别表示样本xi不同预测结果导致的成本（代价）。关于代价敏感学习，在一些问题中，误分的代价与样本自身属性有关，而不仅仅与类别有关，比如不同贷款额度会带来不同的误分代价。Bahnsen等[27]将正确分类的代价定为0，对错误分类的代价进行计算，提出了信用评估中的样本依赖代价矩阵，如表2所示。其中，对于样本xi，Ri表示损失优质客户带来的损失，可根据借款利率和客户信用额度计算而得；CFPα基于资金不会闲置的假设，表示拒绝好的客户选择其他客户可能带来的潜在损失，可根据市场上的平均信用额度和平均利润率计算；cli表示其信用额度，可根据客户偿债能力的指标计算得到；Lgd表示坏账带来的损失占信用额度的比率，Bahnsen等在研究中拟定了Lgd为75%。通过这种规则可得出所有样本的代价矩阵，每个矩阵都是根据个体的情况计算，更精确地描述了误分类带来的代价。