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与经过充分分析的大公司相比,中小企业的信用评级始终是一个挑战。中小企业的大数据越来越多,可以帮助提高公司违约可能性的准确性。当前的经典机器学习模型比典型的Altman Z分数提高了准确性,但随着数据量的增加和预期的更快评级,其准确性预计会受到限制。我们展示了与经典模型类似但使用量子计算机的量子机器学习(QML)模型如何用于分析新加坡公司的信贷数据,并在信贷数据特别嘈杂的情况下探索了噪声对QML模型的影响。
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