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基于機器學(xué)習(xí)模型的公司債券違約預(yù)警研究

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摘   要：以Stacking集成學(xué)習(xí)方法融合XGBoost、GBDT、隨機森林模三種基本算法構(gòu)建預(yù)測模型，對企業(yè)債券是否違約進(jìn)行預(yù)測。實驗結(jié)果表明：融合模型的預(yù)測精準(zhǔn)率、召回率和F1度量指標(biāo)的可靠性明顯高于單一模型；各基學(xué)習(xí)器的學(xué)習(xí)能力越強，關(guān)聯(lián)程度越低，模型融合后的預(yù)測效果越好。（剩余5360字）

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