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信用评分:回顾支持向量机和Metaheuristic方法

表8

从文献的结果。
目的 模型类型 作者 G 一个
调查预测 标准支持向量机和 Baesens et al。8] 74.30 89.10
能力 它的变体 Lessmann et al。11] 75.30 86.00
Boughaci和Alkhawaldeh18] 69.90 80.70
独立的马 Cai et al。63年] 80.00 - - - - - -
计算效率 修改后的支持向量机 哈里斯(29日] 77.10 - - - - - -
混合支持向量机 母鸡和女子46] 75.08 85.98
改进的分类 乐团 周et al。56] 78.13 - - - - - -
性能 Ghodselahi [57] 81.42 - - - - - -
夏et al。59] 78.32 86.29
规则提取 混合支持向量机 Martens et al。36] - - - - - - 85.10
独立的马 Ong et al。61年] 77.34 88.27
黄等。64年] 79.49 89.17
董et al。66年] 72.90 - - - - - -
Martens et al。67年] 80.80 - - - - - -
Uthayakumar et al。69年] - - - - - - 86.37
混合的妈妈 Aliehyaei和汗71年] 70.70 84.30
混合MA-DM Zhang et al。38] 79.88 89.45
江et al。79年] 73.10 - - - - - -
特征提取 混合支持向量机 徐et al。40] - - - - - - 89.28
汉et al。50] 75.00 - - - - - -
混合MA-DM Zhang et al。78年] 77.76 89.33
特征选择 混合支持向量机 姚(39] 76.60 87.52
陈和李43] 76.70 86.52
混合MA-DM Jadhav et al。54] 82.80 90.75
王等人。55] 78.53 86.96
黄、吴(83年] - - - - - - 87.54
Oreski和Oreski86年] 78.90 - - - - - -
Krishnaveni et al。90年] 80.40 93.50
王等人。88年] - - - - - - 88.90
Hyperparameters调优 混合MA-DM 周et al。42] 77.10 86.96
Yu et al。44] 78.46 90.63
Garsva和Danenas51] 81.30 87.40
许et al。53] 84.00 92.75
拉赛尔达et al。75年] - - - - - - 86.05
同步功能 混合MA-DM 黄等。35] 77.92 86.90
选择& hyperparameters
调优
的意思是 77.56 87.75
标准偏差 3.35 2.64