现有的财务数据分类算法大多没有考虑实际类分布的不平衡性,导致财务数据分析无法发挥真正的作用。因而提出基于融合马田系统的不平衡财务数据分类器,这是将马田系统与AdaBoost算法相结合而设计的一种多类别识别集成算法,基于相邻前一个基分类器的预测结果自动调节选中当前分类器样本的概率以更正不同类财务数据的平衡度。实际应用结果表明,所设计的分类器技术优势明显,具有很强的实用性。
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