特徵工程於財務危機預測之研究: 特徵選取、深度特徵萃取與特徵融合;Feature Engineering in Financial Distress Prediction: Feature Selection, Deep Feature Extraction, and Feature Fusion

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題名:	特徵工程於財務危機預測之研究: 特徵選取、深度特徵萃取與特徵融合;Feature Engineering in Financial Distress Prediction: Feature Selection, Deep Feature Extraction, and Feature Fusion
作者:	蔡志豐
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	財務危機預測;特徵萃取;特徵選取;特徵融合;案例篩選;資料重採樣;深度學習;機器學習;financial distress prediction;feature extraction;feature selection;feature fusion;instance selection;data re-sampling;deep learning;machine learning
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:20:55 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本研究計畫的結果與發現將不僅貢獻在財務危機預測領域透過特徵工程與樣本抽樣技術建立更有效的預測模型，在未來在面對不同實務應用領域之類別不平衡資料集時可以提供重要依據進行強化現有之特徵工程與樣本抽樣技術，以及要如何整合其他重要的資料淨化的技術與步驟，包括案例篩選與遺漏值填補。如此，對於後續的資料探勘品質與結果皆會有一定的提升。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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