基于耦合模拟退火S3VM的信用预测

摘要：

在标记数据不足的情况下,半监督支持向量机(S3VM)可以有效利用标记数据和未标记数据提高模型性能.针对传统模拟退火S3VM方法在低温时容易陷入局部最优的问题,提出将耦合模拟退火用于半监督支持向量机的超参数选取,即CSAS3VM方法,并应用到信用预测中.在爬取的企业信用和UCI的个人信用两种数据集上与7种已有的方法进行对比实验,精度和F-1值两项指标的实验结果表明,提出的CSAS3VM方法明显优于模拟退火半监督支持向量机和其它传统方法,并且在5组包含均衡和不均衡的数据集上表现稳定.

关键词：信用预测、半监督支持向量机、耦合模拟退火、精度、F-1值

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目;国家社会科学基金项目;湖北省自然科学基金计划重点基金项目创新群体

在线出版日期：2021-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：196-205