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本文使用风投企业风险识别案例,将集成学习思路应用于决策树算法,对风投企业风险进行识别,结果表明,传统的C5.0决策树预测准确度较低,但是有可解读的规则,Boosting算法和随机森林预测准确度较高,但不能形成可解读的规则。企业可以根据实际的应用需求,选择使用相应的模型方法,用于创业企业风险识别。