基于光量子计算的信用评分特征筛选研究报告
所屬分類：技术论文
上傳者：zhoubin333
文檔大?。?span>408 K
標(biāo)簽： 量子计算 特征选择 相关性
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文檔介紹： 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。
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