评估指标体系的选取是企业信用评估的首要问题，它是一个特征选择问题。文章提出了一种针时SVM组合技术的拆分特征选择方法，其主要思想是时SVM组合中的各个分类器分别进行特征选择，再采用不同的特征子集作为各子分类器的输入，进行组合建模与预测。文章从filter和wrapper相结合的思想出发，进行了子分类器的特征选择；之后，针对企业信用评估问题的特点，采用了二叉树结构作为SVM的组合策略。实验表明，拆分特征选择方法能选出规模较小、具有一定差异的关键指标集，提高了模型的分类性能，并且具有计算简单，运行快速的优点。
福建工程学院学报
2006年4期
