本文采用机器学习技术构建股市操纵行为检测模型。通过将人工收集的2014 - 2016年证监会处罚案例与上市公司财务信息相结合,构建训练集和测试集,比较支持向量机(SVM)和logistic模型的检测能力。针对不平衡数据,进一步将Borderline SMOTE (Borderline SMOTE - SVM)技术应用于少数类数据的过采样。实验结果表明,与SVM和基准模型...
利润操作RU-SMOTE-SVM模型不平衡样本融合SVM智能技术与RU-SMOTE不平衡样本处理方法两者之所长,文章构建出RU-SMO TE-SVM模型.该模型的运作机理为:通过SMOTE人工合成新的样本,以RU方式消除部分样本中的噪声及冗余信息,充分借助SVM寻找全局最优解的能力.基于该模型,文章构建效率性指标体系,模型在上市公司利润操作识别中的...
将逻辑回归、SVM、随机森林、AdaBoost和XGBoost等模型应用于处理后的数据集,评估它们在破产预测任务上的性能。 pd.DataFrame(predictors).T 性能比较 通过多次实验调整SMOTE中的过采样比率,并对比不同模型在召回率上的表现。结果显示,XGBoost模型在0.11214的打击率下取得了最高的召回率,表明其在处理不平衡数据方面的优势。
摘要随着银行纸币回收体系的完善和金融知识水平的提高,关于新旧钞票识别uic的研究显得尤为重要通过使用SMOTESVM神经网络和SVM分类技术,研究者可以准确识别并回收各类新的和老的银行券然而,在实际回收过程中,两种类型的银行券仍然存在差异,其中绝对值识别技术和相对值识别方法的选择对于回收结果有着重要影响本文将通过对国内样...
传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下,分类效果很不理想。为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出随机下采样与SMOTE算法结合的不均衡分类方法。该方法首先利用随机下采样对多数类样本进行采样,去除样本中大量重叠的冗余样本,使得在减少数据的同时保留更多有用信息;而对少数类样本则是利用SMOTE算法...
运用SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique)算法重构训练集,使之平衡,以支持向量机(Support VectorMachine,SVM)作为分类器,对交通事件进行检测。使用美国I-880高速公路获取的交通数据进行算法的训练和性能测试。结果表明,基于SMOTE-SVM的交通事件自动检测(Automatic Incident Detection,AID)算法可以提高检测率,...
?针对现实中交通正常运行状态远多于事件状态这一事实,提出了面向不平衡数据集的交通事件检测算法。运用smote(syntheticminorityover?samplingtechnique)算法重构训练集,使之平衡,以支持向量机(supportvectormachine,svm)作为分类器,对交通事件进行检测。使用美国i
基于随机下采样和SMOTE的不均衡SVM分类算法
该模型的运作机理为:通过SMOTE人工合成新的样本,以RU方式消除部分样本中的噪声及冗余信息,充分借助SVM寻找全局最优解的能力.基于该模型,文章构建效率性指标体系,模型在上市公司利润操作识别中的应用为对象进行具体研究,对比不同的识别性能结果,结果显示RU-SMOTE-SVM模型对上市公司利润操作行为的识别具有较强的适用性和...
from sklearn.svm import SVC # 训练支持向量机模型 svm = SVC(kernel='linear') # 线性核函数 svm.fit(X_train, y_train) 1. 2. 3. 4. 5. 使用线性核函数来训练SVM模型。线性核函数是SVM最常用的核函数之一。 测试SVM模型 在测试集上测试训练好的SVM模型,并计算模型的准确率。