KNN算法在财政预算监督中的应用

"基于KNN算法的财政预算监督方法，旨在解决预算绩效使用不规范的问题，通过语义分析提取交易报文特征，利用KNN算法进行自动监督，提高预算绩效考核的准确性和实时性。" 在财政预算管理中，预算绩效是一种重要的管理模式，它强调以结果为导向，对财政资金的使用进行预算编制、执行与评估，以便于在后续年度的预算安排中作出调整。然而，在实际操作中，存在一些单位未按照设定的绩效目标使用资金，导致绩效评估的准确性受到影响。因此，设计一个有效的监督机制来规范预算使用行为显得尤为必要。 本文提出的基于KNN（K-Nearest Neighbor）算法的财政预算监督方法，是针对这一问题的一种解决方案。KNN算法是一种基础且广泛应用的机器学习算法，尤其在文本分类领域。传统的KNN算法在处理分类问题时，会寻找与待分类样本最接近的K个邻居，根据邻居的类别决定新样本的类别。然而，原始的KNN算法对噪声数据敏感，且未考虑特征的重要性差异。 在该方法中，首先，通过语义分析技术从交易报文中提取关键特征项，这些特征能够反映报文的预算类别信息。然后，对传统的KNN算法进行改进，主要体现在两个方面：一是弱化训练集中的噪声数据影响，以提高分类的稳定性；二是对特征值进行加权处理，赋予不同特征不同的权重，使得关键特征在分类决策中起到更大的作用。最后，通过分层处理训练集，进一步优化分类效果。 经过改进后的KNN算法（I-KNN），在报文分类检测中表现出较高的真正类率（True Positive Rate, TPR）和真负类率（True Negative Rate, TNR），分别为89.67%和88.42%，表明了该方法在预算报文分类上的高效性和准确性。同时，由于系统自动完成大部分监督工作，大大降低了人力成本，提升了预算绩效考核的实时性。 基于KNN算法的财政预算监督方法为财政预算绩效管理提供了一种创新的自动化工具，能够有效监控预算使用情况，确保绩效评估的公正性和准确性。这种方法对于提升财政资金的使用效率和防止资金滥用具有重要意义，并可能为其他领域的监督问题提供借鉴。