数据离散化

作品数：45被引量：233H指数：8
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信用评级模型的数据离散化研究被引量：3
《数学的实践与认识》2019年第23期60-66,共7页夏利宇 刘赛可 何晓群 
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(15JJD910002)
连续变量离散化属于信用评级建模的初始阶段,科学的离散化操作能够提升模型的分类效果和参数的稳定性,便于评级模型的产品呈现.考虑信用评级的误判成本差异,对类别-属性一致性最大化准则进行类别权重调整,提出ACACM准则,并提出基于ACAC...
关键词：信用评级模型 数据离散 客户分类 权重调整 误判成本 
个人信用风险评分的指标选择研究被引量：4
《新疆财经大学学报》2015年第3期5-15,共11页黄秋彧 史小康 
随着我国征信体系的不断完善,商业银行进行个人信用风险评分模型的开发时,可供选择的指标会越来越多,这些指标及其衍生指标会导致信用模型的训练时间冗长,其中的无关指标和冗余指标还会降低模型的预测效果,实际情况和客观需要都对个人...
关键词：个人信用 指标选择 数据离散化 
基于非线性规划的数据离散化方法及其应用被引量：4
《清华大学学报（哲学社会科学版）》2006年第S1期54-59,70,共7页姜楠 周晓沧 
数据离散化就是按照特定的规则或方法对数据进行分类的研究,是很多研究的基础,有很重要的现实意义。文章在对数量属性数据离散化方法进行简要总结的基础上,针对FCM经典算法的不足,提出了基于非线性规划的改进方法,并用GAMS软件编程实现...
关键词：非线性规划 数据离散化 FCM经典算法 
基于粗集理论的数据离散化新算法被引量：27
《重庆大学学报（自然科学版）》2002年第3期18-21,共4页赵军 王国胤 吴中福 李华 
国家自然科学基金 (6980 3 0 14 );攀登特别支持费;重庆市科委攻关基金资助
连续属性值的离散化一直是机器学习领域中殛待解决的关键问题之一 ,他对于提高后继学习算法的运行速度、降低算法的实际空间要求和时间消耗、提高学习结果的聚类能力等都具有极其重要的意义。本文首先分析了基于粗集模型的数据离散化方...
关键词：粗集理论 数据离散化 算法 分辨关系 断点 数据挖掘 决策系统 
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