| 基于光量子計(jì)算的信用評(píng)分特征篩選研究報(bào)告 | |
| 所屬分類(lèi)：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：408 K | |
| 標(biāo)簽： 量子計(jì)算 特征選擇 相關(guān)性 | |
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| 文檔介紹： 隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，量子計(jì)算突破了傳統(tǒng)的算力瓶頸，在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。在金融領(lǐng)域中，信用評(píng)分場(chǎng)景是貸款行業(yè)的重中之重。特征選取是一種十分高效的數(shù)據(jù)預(yù)處理策略。特征選擇可以構(gòu)建更簡(jiǎn)單、更容易理解的模型，提高數(shù)據(jù)挖掘性能，從中提取有效的特征，降低數(shù)據(jù)維度，為金融業(yè)提供有效的貸款參考信息。主要討論量子計(jì)算在信用評(píng)分場(chǎng)景下的應(yīng)用，改進(jìn)了金融數(shù)據(jù)預(yù)處理的方式，創(chuàng)新性地使用量子計(jì)算機(jī)來(lái)求解特征選擇的QUBO模型，與one-hot轉(zhuǎn)碼相比較，所使用的WOE分箱處理策略可以直接解析出特征，篩選結(jié)果可以進(jìn)行直接對(duì)比。基于量子計(jì)算的特征選取與傳統(tǒng)的基于相關(guān)性的特征選取策略相比，差距很小，并且由于量子計(jì)算機(jī)的先天優(yōu)勢(shì)，此策略速度更快，更具前景。 | |
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