《表8 机器学习个人征信模型测试结果比较》

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《基于机器学习的个人信用模型实证分析》

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采用Pyhton3.6.0软件，根据常规搜索算法调整模型参数，将数据随机分成训练数据和测试数据两份，比例为7∶3。训练数据用于训练模型，测试数据用于对模型进行评价。评价指标主要包括准确率、召回率和F1值。准确率是评估捕获的成果中目标成果所占得比例；召回率是从关注领域中召回目标类别的比例；F1值则是综合这二者指标的评估指标，用于综合反映整体的指标。结果如表8所示。