《表6 教育程度变量处理：基于机器学习的个人信用模型实证分析》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
教育程度范围大致可分为，小学、初中、高中、本科、硕士、博士。受教育程度是一种递进关系，适合使用连续编码方式表示，处理结果如表6所示。
| 图表编号 | XD00172476300 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.01.15 |
| 作者 | 张晖、张志明 |
| 绘制单位 | 铜陵学院金融学院、铜陵学院金融学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 变量说明：个人信用风险评估模型比较分析》2020.12.25
- 《表4 基于不同变量组的机器学习模型》2020.12.01
- 《表1 变量说明：基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析》2021.03.01
- 《表4 多模型各参数比对：基于自然语言处理与深度学习的信用贷款评估模型》2020.07.29
- 《表7 债务余额变量处理：基于机器学习的个人信用模型实证分析》2020.01.15
- 《表5 存款数据变量处理：基于机器学习的个人信用模型实证分析》2020.01.15
- 《表3 职业变量数据处理：基于机器学习的个人信用模型实证分析》2020.01.15
- 《表2 收入变量数据处理：基于机器学习的个人信用模型实证分析》2020.01.15
- 《表1 年龄变量数据处理：基于机器学习的个人信用模型实证分析》2020.01.15
- 《表2 二分类混淆矩阵：融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分研究》2020.08.15
- 《表1 数据集基本信息：融合数据增广技术与机器学习算法的个人信用评分研究》2020.08.15
- 《表9 预测准确率对比：珠联璧合：基于机器学习的网络借贷信用评分卡模型研究》2020.03.01
- 《表1 变量描述性统计：信用债发行规模影响因素研究——基于VAR模型的实证分析》2020.02.20
- 《表6 基于不同变量组的机器学习模型》2019.12.25
- 《表6 最终预测变量构成：基于机器学习的NBA常规赛MVP投票分析与预测》2020.02.01
- 《表7 模型预测评估：基于机器学习的中文MOOC教育学员流失预测研究》2019.06.05
- 《表1 具体变量说明：个人教育回报率差异的实证研究——基于劳动力市场分割视角》2019.07.01
- 《表3 各变量的信度分析：基于UTAUT模型的高职学生接受和使用图书馆信息素养教育微课学习影响因素实证研究》2019.03.30
- 《表6 解释的总方差：基于UTAUT模型的高职学生接受和使用图书馆信息素养教育微课学习影响因素实证研究》2019.03.30
- 《表2 评分卡分值计算：基于机器学习方法的个人信用评价研究》2019.12.10