采用SVM算法实现风险识别.docx
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采用SVM算法实现风险识别SVM （支持向量机）是一种用于分类和回归的机器学习算法, 可以用于风险识别。使用SVM进行风险识别的主要步骤包括:L数据准备：获取包含风险信息的历史数据，将其转换为供 SVM使用的格式。2.建立模型：采用各种策略来建立模型，包括选择核函数，定 义惩罚系数和搜索优化等步骤。3预测结果：根据建立的模型，预测新数据，并基于预测结果 对风险进行识别。4.评估模型：使用识别结果进行模型评估，包括查准率、查全 率和F1得分等。最后，定期对模型进行更新，以适应新的风险变化。
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