TY -的A2 Hassanien Abd E.I.baset AU -魏,君非盟——你们道盟——张,哲PY - 2021 DA - 2021/01/13 TI -机器学习的方法来评估性能的农村银行SP - 6649605六世- 2021 AB -在当前商业银行的绩效评估工作,大多数的研究只关注单个特征和性能之间的关系,缺乏综合分析特征。另一方面,他们把主要精力集中于因果推论,缺乏从预测的角度系统的定量结论。本文首次全面调查多维特征对商业银行绩效的可预测性使用提高回归树。财务相关的维度字段是相对较高的。不仅可以观察到的价格数据,金融基本面数据,等等,而且许多难以察觉的秘密数据和未披露的事件;更多的收入来源不能用现有的模型来解释。针对商业银行数据的特点,本文提出了一种自适应步长梯度下降提高回归树算法对银行绩效评估。在这种方法中,一个随机子样品抽样之前执行培训每个回归树。减少自适应步长减少用于取代原算法的步长设置,它克服了低精度和泛化能力差的缺点现有回归决策树模型。 Compared to the BIRCH algorithm for classification of existing data, our proposed gradient boosting regression tree algorithm with adaptively reduced step size obtains better classification results. This paper empirically uses data from rural banks in 30 provinces in China to classify the different characteristics of rural banks’ performance in order to better evaluate their performance. SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6649605 DO - 10.1155/2021/6649605 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -