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CoRe-Stack+ 是一种元学习管道，通过过滤冗余和增强校准来改进深度堆叠泛化，在视觉基准测试中实现更好的准确性和效率。
本研究开发了一个破产预测框架，结合混合重采样、堆叠集成和可解释人工智能，以增强不平衡金融数据中少数类的检测。结果显示，GRU与SMOTE-ENN的组合表现最佳，而SHAP分析用于识别关键的破产风险预测因子。