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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2006.6
- 수록면
- 167 - 175 (9page)
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Building accurate corporate bankruptcy prediction models has been one of the most important research issues in finance. Recently, support vector machines (SVMs) are popularly applied to bankruptcy prediction because of its many strong points. However, in order to use SVM, a modeler should determine several factors by heuristics, which hinders from obtaining accurate prediction results by using SVM As a result, some researchers have tried to optimize these factors, especially the feature subset and kernel parameters of SVM But, there have been no studies that have attempted to determine appropriate instance subset of SVM, although it may improve the performance by eliminating distorted cases. Thus, in this study, we propose the simultaneous optimization of the instance selection as well as the parameters of a kernel function of SVM by using genetic algorithms (GAs). Experimental results show that our model outperforms not only conventional SVM, but also prior approaches for optimizing SVM.
목차
Abstract
Introduction
Literature Review
Optimal Instance Selection for SVM using GA
The Research Design and Experiments
Experimental Results
Concluding remarks
References
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