基于耦合模拟退火S3VM的信用预测 - 数学建模社区-数学中国

在标记数据不足的情况下，半监督支持向量机（S3VM）可以有效利用标记数据和未标记数据提高模型性能。针对传统模拟退火S3VM 方法在低温时容易陷入局部最优的问题，提出将耦合模拟退火用于半监督支持向量机的超参数选取，即 CSAS3VM 方法，并应用到信用预测中。在爬取的企业信用和UCI的个人信用两种数据集上与７种已有的方法进行对比实验，精度和F-1值两项指标的实验结果表明，提出的 CSAS3VM 方法明显优于模拟退火半监督支持向量机和其它传统方法，并且在５组包含均衡和不均衡的数据集上表现稳定。