典型文献
中国PPP项目可融资性差吗?——基于集成LightGBM-Blending算法
文献摘要：
可融资性是PPP可持续发展的前提和基础.针对PPP项目可融资性存在行业差异性高及评价类别型字段过多问题,为防止评估过程出现严重过拟合现象和因二次加工产生的误差,提出集成LightGBM-Blending算法.基于社会资本视角构建可融资性评估体系,借鉴集成思想按行业划分训练集,构建以LightGBM算法为基础的多基分类器,避免对类别特征进行二次处理,并通过网络爬虫爬取CPPPC项目数据进行模型训练及测试,设计Blending算法进行模型融合与优化.实验结果表明:相较于传统集成算法,集成LightGBM-Blending算法评估精确度更高,可有效解决高行业差异性等问题;Blending融合策略比其他赋权融合策略评估精度提升了5.76％;引入低样本行业和高特质化行业样本进行验证,测试结果中百分比误差为低、中区间样本占比约为79.5％和78.26％,该模型可有效应用于不同行业PPP可融资性评估,具有良好的泛化能力.
文献关键词：
PPP;集成LightGBM-Blending;可融资性;特质性差异;多类别字段
中图分类号：
作者姓名：
沈俊鑫;吕佳历;程墙;张经阳
作者机构：
昆明理工大学 管理与经济学院,云南 昆明 650093;北部湾大学 经济管理学院,广西 钦州 535001
文献出处：
引用格式：
[1]沈俊鑫;吕佳历;程墙;张经阳-.中国PPP项目可融资性差吗?——基于集成LightGBM-Blending算法)[J].中国软科学,2022(01):50-61
A类：
CPPPC,特质性差异,多类别字段
B类：
可融资性,LightGBM,Blending,行业差异性,过拟合,二次加工,集成思想,行业划分,训练集,基分类器,类别特征,网络爬虫,爬取,项目数,模型训练,模型融合,集成算法,高行,融合策略,精度提升,本行业,中百,中区,有效应用,同行业,泛化能力
AB值：
0.295181
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