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个人信用风险评估的一种基于XGBoost的集成学习方法

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 引言第8-12页
    1.1 研究背景第8-10页
    1.2 文章结构第10-12页
第2章 方法及性质第12-28页
    2.1 方法的基于统计决策理论的数学描述第12-14页
    2.2 方法的性质第14-28页
        2.2.1 损失函数满足的条件第14-15页
        2.2.2 XGBoost的收敛性第15-20页
        2.2.3 XGBoost的大样本性质第20-27页
        2.2.4 拟袋装方法的性质第27-28页
第3章 实证分析第28-32页
    3.1 建模数据第28页
    3.2 模型表现第28-32页
        3.2.1 分组XGBoost方法中各个参数的选取第28-29页
        3.2.2 各分类模型结果对比第29-32页
第4章 总结与展望第32-33页
参考文献第33-35页
致谢第35页

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