《表5 分类误差统计：公司治理视角下企业信用风险评估研究——基于BP-Adaboost模型》

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《公司治理视角下企业信用风险评估研究——基于BP-Adaboost模型》

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此外程序的运行结果如表5所示，本文以多次迭代训练求平均值来确定误差率，强分类器对ST公司的错分个数为2，对非ST的错分个数为2，综合分类错误率为5.625%，而弱分类器的ST企业错分个数为3，非ST企业的错分个数为4，总误差率为8.67%，说明BP-Adaboost模型的分类精度要高于BP神经网络。