【摘 要】
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该文提出了一种集成学习Stacking算法用于评估涉嫌欺诈公司的审计风险.采用Spearman相关系数和递归特征消除两种特征选择方法的加权,从原始的9个特征中筛选出6个最佳分类特征.利用Stacking方法集成5种异质分类器(决策树、K近邻、梯度提升树、支持向量机、神经网络),用于克服识别准确度不高且易出现过拟合的问题.结果表明,本文提出的算法比单一分类器在准确率上具有较大提升,在分类是否涉嫌欺诈公司方面准确率可以达到99.4％、精确率98.8％、召回率98.8％、F1分数99.1％、AUC值99.6％.
【机 构】
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鲁东大学数学与统计科学学院,山东烟台264000;鲁东大学物理与光电工程学院,山东烟台264000;鲁东大学信息与电气工程学院,山东烟台264000
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该文提出了一种集成学习Stacking算法用于评估涉嫌欺诈公司的审计风险.采用Spearman相关系数和递归特征消除两种特征选择方法的加权,从原始的9个特征中筛选出6个最佳分类特征.利用Stacking方法集成5种异质分类器(决策树、K近邻、梯度提升树、支持向量机、神经网络),用于克服识别准确度不高且易出现过拟合的问题.结果表明,本文提出的算法比单一分类器在准确率上具有较大提升,在分类是否涉嫌欺诈公司方面准确率可以达到99.4％、精确率98.8％、召回率98.8％、F1分数99.1％、AUC值99.6％.
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