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利用支持向量机(SVM)-Longistic回归的混合两阶段模型来对上市公司信用风险进行评价.通过Logistic回归分析来对SVM的输出结果进行修正,降低了传统SVM方法的经验风险,提高了分类准确率.对SVM-Logistic回归模型、SVM和神经网络-Logistic回归模型进行实证比较,结果表明,支持向量机-Logistic回归模型的总判别准确率高于其他判别模型.
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商业研究
ISSN： 1001-148X
Year： 2008
Issue： 4
Page： 106-108
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