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基于Stacking集成機器學習算法的審計風險評估研究

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摘要：該文提出了一種集成學習Stacking算法用于評估涉嫌欺詐公司的審計風險。采用Spearman相關(guān)系數(shù)和遞歸特征消除兩種特征選擇方法的加權(quán)，從原始的9個特征中篩選出6個最佳分類特征。利用Stacking方法集成5種異質(zhì)分類器（決策樹、K近鄰、梯度提升樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），用于克服識別準確度不高且易出現(xiàn)過擬合的問題。（剩余6652字）

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