《表4 T2模型的训练与预测结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于非均衡样本的信用债违约风险预警研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:（1）每个表格中的4个数值分别为均值、标准差、最小值、最大值，准确率的单位为百分比。（2）拟合样本是均衡化处理后的训练样本，实际样本是未均衡化的初始训练样本。（3）违约训练样本34个，拟合样本8个。

下文以T2模型为例，对模型的分类效果进行分析（3）。随机抽取8个违约样本作为测试样本，其余34个违约样本作为训练样本。采用训练样本对T2模型的参数进行拟合估计后，使用拟合得到的T2模型对测试样本的预测效果进行分析。针对AD-Logistic模型和RU-Logistic模型，均进行100次重采样，各产生100组均衡化后的训练样本，再分别使用Logistic分类器进行100次拟合（AD-Logistic模型采用ADASYN算法进行100次过采样，RU-Logistic模型则重复100次有放回的随机欠采样）。表4为应用AD-Logistic模型和RU-Logistic模型对T2模型进行100次拟合和预测的结果。