基于Isomap融合朴素贝叶斯分类器的信用预测

摘要：

因为金融数据存在海量、高维度、非线性的特点,所以如何选择原始数据中的本质特征关系到分类器的精度.本文提出了一种基于Isomap算法的朴素贝叶斯分类器.该算法的核心本质是对高维大样本的金融数据运用Isomap算法进行降维处理,进而在此基础上运用朴素贝叶斯分类算法进行分类.选取1069家公司的财务指标数据进行实证分析,结果证明该分类器的预测准确率优于朴素贝叶斯分类器.

关键词：Isomap;朴素贝叶斯;信用风险评估

所属期刊栏目：17

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-03-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：125-126,139