典型文献
基于光量子计算的信用评分特征筛选研究报告
文献摘要：
随着科学技术的进步,量子计算突破了传统的算力瓶颈,在各个领域发挥着越来越重要的作用.在金融领域中,信用评分场景是贷款行业的重中之重.特征选取是一种十分高效的数据预处理策略.特征选择可以构建更简单、更容易理解的模型,提高数据挖掘性能,从中提取有效的特征,降低数据维度,为金融业提供有效的贷款参考信息.主要讨论量子计算在信用评分场景下的应用,改进了金融数据预处理的方式,创新性地使用量子计算机来求解特征选择的QUBO模型,与one-hot转码相比较,所使用的WOE分箱处理策略可以直接解析出特征,筛选结果可以进行直接对比.基于量子计算的特征选取与传统的基于相关性的特征选取策略相比,差距很小,并且由于量子计算机的先天优势,此策略速度更快,更具前景.
文献关键词：
量子计算;特征选择;相关性;信用评分
中图分类号：
作者姓名：
文凯;马寅;王鹏;朱德立
作者机构：
北京玻色量子科技有限公司,北京 100016;光大科技有限公司,北京 100083
文献出处：
引用格式：
[1]文凯;马寅;王鹏;朱德立-.基于光量子计算的信用评分特征筛选研究报告)[J].网络安全与数据治理,2022(09):13-18
A类：
QUBO
B类：
光量子计算,信用评分,分特征,特征筛选,研究报告,算力,金融领域,分场景,贷款,特征选取,数据预处理,预处理策略,特征选择,数据维度,金融业,考信,金融数据,量子计算机,one,hot,转码,WOE,分箱,析出特征,选取策略
AB值：
0.365338
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
