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张冰洁

作品数：3 被引量：7H指数：1
供职机构：中南财经政法大学统计与数学学院更多>>
发文基金：国家社会科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：经济管理更多>>

合作作者

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇经济管理

主题

  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇实证
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 1篇单位根
  • 1篇单位根检验
  • 1篇心脏
  • 1篇心脏病
  • 1篇心脏病患者
  • 1篇心脏病诊断
  • 1篇实证分析
  • 1篇实证检验
  • 1篇数据实证
  • 1篇数据实证分析
  • 1篇能源
  • 1篇能源消费
  • 1篇爬虫
  • 1篇网络
  • 1篇网络爬虫

机构

  • 3篇中南财经政法...

作者

  • 3篇张冰洁
  • 1篇师应来
  • 1篇杨超

传媒

  • 2篇统计与决策
  • 1篇中南财经政法...

年份

  • 1篇2018
  • 2篇2017
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
P2P网贷平台风险甄别研究被引量：6
2018年
文章通过文本挖掘与机器学习的方法研究P2P网贷平台的风险甄别问题。在我国500家P2P网贷平台的基本信息基础上,利用网络爬虫爬取了5万余条用户评论,通过文本挖掘技术计算平台的情感得分,完善了识别风险的因素,选取Logistic模型、SVM、随机森林模型甄别平台风险。结果表明：在对网贷平台进行风险甄别的过程中,SVM、随机森林非线性模型比广义线性模型预测效果更优。
师应来张冰洁姜昊
关键词：网络爬虫文本挖掘支持向量机
国民经济行业产出与能源消费关系的实证检验
2017年
文章通过讨论面板数据模型的类型及判别方法,建立了用于反映国民经济行业产出与各种能源消费量之间关系的面板数据模型,对能源消费量与行业产出之间的数量关系进行了实证分析,检验表明经济呈现单位GDP能耗逐年下降的良好发展态势。
杨超张冰洁
关键词：能源消费面板单位根检验面板协整
分类模型对比研究——基于心脏病患者数据实证分析被引量：1
2017年
本文以实际医疗数据为应用对象，运用logistic、支持向量机、随机森林分类模型进行试验，对原始数据进行分析并做出预测。运用logistic、随机森林找到对患心脏病影响较大的因素，如家族性因素和累计吸烟量，进而提出有针对性的建议，并采用交叉验证法寻找支持向量机算法的最佳核函数和惩罚系数，得到最优分类模型。后对三个模型的分类效果进行比较，logistic回归模型的预测正确率为77．38％，模型结果可解释性强；支持向量机和随机森林模型的预测正确率为78．43％和79．21％。结果显示：非线性模型分类效果优于线性模型。支持向量机、随机森林模型计算简单、运行效率高，对高维大数据学习、预测能力强，训练时间短，且随机森林模型更兼顾了可解释性，克服了模型过拟合的问题，在心脏病等医疗诊断中有很大的应用潜力。
张冰洁
关键词：支持向量机LOGISTIC回归心脏病诊断
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