A novel noise-adapted two-layer ensemble model for credit scoring based on backflow learning
收藏DataCite Commons2020-08-27 更新2024-07-27 收录
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在该实验中，研究了来自UCI机器学习库的两个信用数据集，即澳大利亚和日本信用数据集。这些数据集非常受欢迎，并被数据挖掘分析师广泛研究。澳大利亚信用数据集包含690个样本，其中307个为阳性，383个为阴性。除类标签之外的输入空间的维度为14，其中六个属性是连续的，八个是分类的。已经修改了分类属性的标签，以方便将来的计算。例如，仅包含三个不同标签的分类属性的标签被修改为“1”，“2”和“3”。 日本信用数据集包含690个样本，输入空间的维数为15.日本和澳大利亚数据集都相似，因为它们表现出类似的正负比和输入空间的相似维度。但是，日语信用数据集中的分类属性标签尚未修改。对于上述两个数据集，将排除所有属性的名称以保护客户的隐私信息。<br>
提供机构：
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创建时间：
2019-05-02
