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经济周期对钢铁企业财务风险影响的定量分析
引言
神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型,具有强大的自学习能力。神经网络能够捕捉到复杂的数据模式和非线性关系,因此在钢铁企业财务风险预测中具有较好的应用前景。尤其在处理大量历史数据时,神经网络能够自动提取有价值的特征,进行高效预测。
决策树是一种基于树状结构的分类模型,能够根据数据的特征属性对数据进行分类。通过决策树模型,钢铁企业可以明确不同财务指标对财务风险的影响程度,帮助管理者在实际决策中做出更加科学的判断。决策树的一个显著优点是它的可解释性强,能够直观地呈现决策过程。
模型的评估是确保
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