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摘 要：當前債券違約事件屢見不鮮且愈演愈烈，鑒于此，該文提出了基于機器學習的債券信用等級評估模型，以在交易所市場發(fā)行債券的主體為研究對象，首先通過極端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting）預測出債券發(fā)行主體是否會違約以及違約的概率，再使用主成分分析（Principal Component Analysis）對高維數(shù)據進行降維，最后運用K-means算法將債券樣本劃分為9類。（剩余5562字）
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基于機器學習的債券信用評級研究
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