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1.
随着我国经济的快速发展,个人信贷业务扩大,给银行带来收益的同时必然存在风险,针对传统个人信用评估方法的不足,鉴于支持向量机具有全局收敛性和良好的推广能力,本文将这种方法应用到信用评估中,利用支持向量机的方法对个人信用进行实证评估,并与K最近邻模型方法进行比较,得出了该方法的可行性和优越性,为银行建立一套完善的评估体系提供依据。  相似文献
2.
机器算法中存在许多不同类型和方式的运行模式,而在诸多算法之中,集成学习的算法是一种基于统计理论以计算机实现的良好机器学习方法.阐述了集成学习的基本思想和实现步骤,运用Bagging集成学习算法试图建立一个个人信用评估模型,以期取得更好的预测结果.运用信息增益法筛选指标,采用V折交叉确认法,利用UCI的信用数据对单个分类器、Bagging集成分类器模型的分类精度和稳健性进行试验比较.结果表明,Bagging-决策树有效的提高了样本的精确性,在个人信用评估的分析中占有较强的优势.  相似文献
3.
信用评估是商业银行控制和防范信贷风险的关键途径.决策树模型较好的直观解释性使其成为当前个人信用评估中的常用模型,但决策树模型存在容易导致过拟合且预测精度有限的问题.通过在决策树模型算法中引入类随机森林随机有放回的抽样模式,运用机器自动循环迭代寻求最优树的建模思想,建立了自适应最优C5.0决策树个人信用评估模型.该模型具有快速收敛特征变量、较好的泛化能力和高预测精度的特点,在实证分析中对商业银行个人信用评估模型质量提升带来比较明显的改进效果.  相似文献
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