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基于数据挖掘的企业失信识别模型研究 数 业 161203105328 · 2020 业 信 的 业 基于数据挖掘的企业失信识别模型研究 的 研究 的 的 的数据 2020 业 基于数据挖掘的企业失信识别模型研究 企业 失信 数据 的 数据挖掘 企业 失信 Python的pandas 数据的 失 失 30%的 19 企业 失信 的 12 R的DMwR 基于knn 数据的 失 数据的企业 型 企业 4 企业失信 数据 模型 模型 模型 企业失信识别模型 ROC 模型 的 别 90.9% 92% 92.57% 模型的AUC 0.51 0.61 模型的 MLP模型 MLP模型的 92% AUC 0.89. 企业失信 数据挖掘ROC 2020 业 ResearchonthemodelofcorporatedishonestyrecognitionbasedonDataMiningAbstractHowtodetectwhetherenterprisesbreakthelawornothasbecomeaproblemintheeraofbigdata.Thispaperwillusedataminingmethodtopredictwhethertheenterpriseisdishonest.Firstofall,weusePython'spandaspackagetomakestatisticsonthemissingvaluesofthedata,andremovetheindicatorswithamissingrateofmorethan30%,andthenremovetheremaining19indicatorsthathavenoimpactontheenterprise'sdishonesty.Atlast,weleave12indicators.Then,basedontheprincipleofKNNalgorithm,thedmwrpackageofRisusedtofillthemissingdata.Secondly,thispapermakesadatavisualiza-tionanalysisonthefourindicatorsofdata,namely,enterprisetype,registrationauthority,enterprisestatusandjurisdictionauthority.Finally,thedecisiontreemodel,randomforestmodelandgradientpromotiondecisiontreemodelareselectedtoestablishtheenterprisedishonestyidentificationmodel.Themodelisevaluatedbytheaccuracyrate,recallrate,confusionmatrixandROCcurve.Finally,thepredictionaccuracyratesofdecisiontree,randomforestandgradientpromotiondecisiontreeare90.9%,92%and92.57%.However,theAUCvalueofthethreedecisiontreefamilymodelsisintherangeof0.51and0.61,andthepredictionaccuracyofthemodelsisnotstableenough.Finally,wetryMLPmodel,and
