《表3 性能分析对比结果》

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《改进的随机平衡采样Bagging算法的网络贷款研究》

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目前已有大量的机器学习算法被应用于网络贷款用户分类，其中比较典型的有:决策树[16]、朴素贝叶斯（NB）[17]、逻辑回归[18]、神经网络[19]等。为了更好地比较IRBSBagging算法的性能，本文以决策树（Decision Tree）、Logistic回归（Logistic Regression，LR）、SVM作为基分类器，集成分类器的大小设置为50，算法的性能结果如表3所示，其中在每种基分类器下最优算法的AUC值加粗显示。