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上传人:niuwk 2024/4/15 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【引入拒绝推论的小企业信用评分模型研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【引入拒绝推论的小企业信用评分模型研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。引入拒绝推论的小企业信用评分模型研究的综述报告拒绝推论是一种由样本选择引起的统计推论中的偏见,即样本中被拒绝的个体因为特定属性的存在而被排除在样本之外,从而导致对整体人群的推论出现偏差。在小企业信用评分模型研究中,这种偏见的存在会严重影响评分模型的建立和应用效果,因此,研究者们在建立小企业信用评分模型时,需要考虑如何减少或消除拒绝推论的影响。目前,针对小企业信用评分模型中的拒绝推论问题,不同的研究者们提出了不同的解决方法。其中主要的方法包括:(1)增加样本数量;(2)选择更适宜的信息来源;(3)使用机器学****算法;(4)引入辅助信息。首先,增加样本数量是解决小企业信用评分模型中拒绝推论问题的基本方法。通过增加样本数量,可以显著改善样本的代表性,从而减少拒绝推论的偏见。研究者们可以通过拓展样本库、立足区域、扩大样本来源等方式来增加样本数量。此外,为了提高样本的代表性,研究者们还可以选择更适宜的信息来源,并对数据进行预处理和筛选,以提高数据的可靠性和精确性。其次,使用机器学****算法可以有效地解决小企业信用评分模型中的拒绝推论问题。现代机器学****算法采用的是非参数统计模型,可以从大规模、高维度的数据集中学****出信用评分的规律和关系,从而直接避免了拒绝推论的偏差。机器学****算法还具有高效、精准、自适应的特点,可以大大提高小企业信用评分的准确度和实时性。最后,引入辅助信息也是解决小企业信用评分模型中的拒绝推论问题的有效方法。辅助信息通常是指相关领域的专家意见、市场分析、企业调查等补充材料,可以作为评分模型输入变量的补充,有效地提高了评分模型的预测准确度。此外,还可以通过建立多因素模型,将不同来源的信息进行综合分析和预测,以提高小企业信用评分的可靠性和精确性。综上所述,小企业信用评分模型研究中的拒绝推论问题是一个值得研究者们深入关注和探讨的重要课题。研究者们可以通过增加样本数量、选择更适宜的信息来源、使用机器学****算法、引入辅助信息等方式来克服拒绝推论的影响,从而提高小企业信用评分模型的准确度和实用性。

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