检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]南开大学国际商学院,天津300071 [2]天津大学管理学院,天津300072
出 处:《系统工程学报》2001年第4期282-288,共7页Journal of Systems Engineering
基 金:国家自然科学基金资助项目 (79713 0 0 7)
摘 要:分类树是一种计算机实现、基于统计理论的非参数的识别技术 .该技术可应用于解决贷款 5分类实施中从业人员分析判断能力欠缺的问题 .实证分析表明该方法比线性判别分析方法的准确率高 ;针对进一步提高分类准确率 。Classification tree is a promising approach in credit risk analysis as a statistic based pattern recognition computer technique. In the paper, we try to apply it to lower discrimnant ability of bank personnel in the process of five loan classification. Empirical test shows that classification tree outperforms the discrimnant analysis method. At last, the paper analyses the effect to accuracy of primary sample set and variable structure.
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