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信用评分中的线性判别分析：一种透明的混合模型方法

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文探讨了信用评分模型的复杂度与可解释性之间的矛盾，提出了一种基于线性判别分析的混合模型。该模型在准确率和F1评分上均优于其他模型，分别达到99.45%和99%。研究表明，特征降维技术能够优化计算负担，同时保持模型性能和可解释性，适合资源受限环境应用。

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