在进行特征选择时,特征进行方法

情特征境、任进行务方法特征方法等(方法Br进行o特征ni进行a特征选择rcz进行yk本章中本文对第三章提出的基于强化学特征习的P2P网络借贷机构风险评估方法进行了实验验证,本文将提方法取到的关键词特征、词向量特征以及LDA特征分别作为输入,使用强化学习基线模型进行以及两种改进的强化学习模型进行实验,针对关键词特征,使用了传统机器学习进行方法进行对方法比,实验结果表明,相较于传统有监督机器学习方法特征选择,本方法文提出的强化学习模型较少受到数据量较少以及各类数据不平衡的影响,同时,动态更新样本权重的方法可以加快模型训练的收敛速度,增强了强化学习模型的实用性。对于三种文本特征而言,实验结果显示关键词特征的效果最好,LDA特征效果最差,这说明文本特征的质量进行直接影响最终的分类结果,同时,实验发现与关键词相结合的词向量特征结果优于单独使用词向量特征的结果,这表明,采用特征融合的方法可以弥补单特征的不足,提升模型的效果,在之后的研宄特征工作中可以针对这一思想进行更多的尝试。第五章P2P网络借贷机构风险评估系统设计与实现本章使用第三章提出的基于强化学习的P2P网络借贷机构风险评估方法,实现了一个风险评估系统,该系统利用己经训练好的强化学习模型,针对用户输入的公司简介信息,对P2P企业进行风险评估,并将评估结果返回至进行前端界面,展示给用户。系统主要包括两个部分,即前端界面部分与后端处理部分,其中前端界面的主要目的是进行人机交互,即用户输入某公司的公司简介后,前端界面可以返回给用户该公司的风险类型;而后端处理部分在接收到用户输入的公司简介后,需要对用户输入进行文本解析、将解析出的公司简介信息进行预处理、特征提取、风险评估以及导入数据库的处理,并返回风险评估结果给到用户。

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