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通过添加千位分隔符将数字转换为更易读的格式的函数。 这个非常简单的函数允许您选择要返回的千位分隔符和小数位数。 任何字符（包括空格）都可以作为分隔符。 例如 千分之一（1234.567，'，'，1） 返回字符串'1,234.6'

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特征选择的二元差分进化 介绍 此工具箱提供二元差分进化 (BDE) 方法 该Main文件说明了 BDE 如何使用基准数据集解决特征选择问题的示例。 输入 feat ：特征向量（实例x特征） label ：标签向量（实例x 1） N : 解决方案的数量 max_Iter: 最大迭代次数 CR : 交叉率 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

支持向量机作为非参数方法已经广泛应用于信用评估领域.为克服其训练高维数据不能主动进行特征选择导致准确率下降的缺点，构建C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型.利用C4.5信息熵增益率方法进行属性选择，减少冗余属性.模型通过网格搜索确定最优参数，使用F-score和平均准确率评价模型性能，并在两组公开数据集上进行验证.实证分析表明，C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型有效减少了数据学习量，较于传统各类单一模型有较高的分类准确率和实用性.