后验概率支持向量机在企业信用评级中的应用

被引：6

作者：

李翀 ^{[1
]}

夏鹏 ^{[2
]}

机构：

[1] 厦门大学信息科学学院

[2] 浙江师范大学信息工程学院

来源：

计算机仿真 | 2008年 / 05期

关键词：

关键词:支持向量机; 后验概率; 贝叶斯; 非确定性问题; 企业信用评级;

D O I：

暂无

中图分类号：

F275 [企业财务管理]; F224 [经济数学方法];

学科分类号：

0701 ; 070104 ;

摘要：

在支持向量机(Support Vector Machine)的分类问题中,训练样本的分类信息总是确定的,由此得到的分类指示函数也总是对新样本给出确定的分类信息,但是这种情况对一些不确定性问题并不恰当。利用贝叶斯规则,将样本的后验概率与传统支持向量机结合,得到了基于后验概率的支持向量机。在具体的算法上,引入了一个经验性的方法得到样本的后验概率。以某评级机构提供的企业信用评估数据库为研究对象。

引用

页码：256 / 258

页数：3

共 5 条

[1] 拆分特征选择及其在企业信用评估中应用 [J].