基于多分类器融合的信贷风险识别方法  

作　　者：杜慧捷 

机构地区：[1]东北大学,沈阳110819

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2023年第6期125-126,157,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

摘　　要：针对银行对中小企业信贷风险预测的问题,提出了一种基于多分类器融合决策的信贷风险识别方法。采用K均值聚类、BP神经网络、决策树、随机森林作为分类识别器,通过融合4个分类器的预测结果,实现对企业信贷风险的识别。实验表明,多分类器融合决策达到了互补提升的效果,有效提高了识别的准确率。

关 键 词：信贷风险识别 融合决策 K均值聚类 BP神经网络 决策树 随机森林 

分 类 号：F832.4[经济管理—金融学] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F276.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程]