数据挖掘在企业信用风险预警系统中的创新应用.docx

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2025-11-26 发布于重庆
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数据挖掘在企业信用风险预警系统中的创新应用

前言

在实际应用中，企业信用风险评估模型往往面临着泛化能力不足的问题，即模型在训练数据上的表现优异，但在新的、未见过的数据上却出现较大偏差。为了解决这个问题，可以通过交叉验证、正则化、集成学习等技术，提高模型的泛化能力。借助迁移学习等技术，能够使得模型更好地适应不同企业的信用评估需求，增强模型的跨领域应用能力。

人工智能算法依赖于大规模的高质量数据进行训练和优化。实际中很多企业的数据质量较差，存在缺失值、异常值等问题，甚至有些企业在某些指标上没有足够的历史数据可供训练。在这种情况下，采用数据清洗和补全