《表1 实验结果：金融系统风险预警方法研究——基于CNN的卷积神经网络模型》

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《金融系统风险预警方法研究——基于CNN的卷积神经网络模型》

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实验平台基于windows操作系统，实现各个神经网络算法采用python语言，并结合sklearn与tensorflow封装的机器学习库，可以快速实现对金融数据集的处理。将80%数据设为训练集，20%数据作为测试集，分别采用适合多分类的分类器神经网络模型:决策树DT模型（KNN）、BP神经网络模型（BPNN）、XGBoost梯度提升树模型、CNN神经网络模型对数据集进行测试，实验结果如表1所示。