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基于不平衡样本的企业财务困境预测研究

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摘要

本文基于SMOTE算法和随机森林算法提出了SMOTE-RF企业财务困境预测方法,即通过SMOTE算法构造人工数据增加少数类样本数量,以随机森林算法作为分类器对企业财务困境进行预测.实证结果表明,SMOTE-RF比SVM和神经网络具有更好的预测准确性和稳定性.

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来源
《商场现代化》 |2018年第24期|122-123|共2页
作者
吕心洁;
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作者单位

镇江市财会干部学校;

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正文语种 chi
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关键词
财务困境; 不平衡样本; SMOTE; 随机森林;

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