《表3 基于决策树信用评分模型的预测精确度》
利用上述训练集,本文构建了基于决策树算法的信用评分模型。在实验中,所有数据集都是平衡数据,因此,本文使用精度来反映模型识别违约类和正常类样本的程度。测试集上分类器的准确度是指分类器正确分类的样本所占的百分比,当等级分布相对均衡时,准确性是最有效的。训练集和测试集的5个实验结果见表3所列。
图表编号 | XD0065517500 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.06.10 |
作者 | 章雷、胡建新 |
绘制单位 | 广东工业大学华立学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |