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小样本数据特征驱动的信用风险分类研究

📝 内容简介

本书以“数据特征驱动”为核心思想，提出了一套系统的小样本数据特征驱动的信用风险分类框架。在此框架下，本书基于小样本特征下不同实例数量与属性数量特征，将属性数量从少到多、实例数量从无到少进行划分，形成五类不同的小样本：低维性小样本、混合属性小样本、高维性小样本、分布差异小样本和类别非均衡小样本。本书对以上五类小样本问题进行了研究和探讨，并提出了相应的解决方案。