| 支持向量机在个人信用评估中的应用 |
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| 引用本文： | 叶小娇,李汪根,黄尧颖. 支持向量机在个人信用评估中的应用[J]. 计算机技术与发展, 2011, 21(3) |
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| 作者姓名： | 叶小娇 李汪根 黄尧颖 |
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| 作者单位： | 安徽师范大学,数学计算机科学学院,安徽,芜湖,241003 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学研究重点项目 |
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| 摘 要： | 个人信用评估在银行信贷业务中有着举足轻重的作用.为了提高银行对个人信用评估的准确率,将支持向量机应用到个人信用评估中,以德国信贷数据为数据集,采用网格-5折交叉验证方法获取核函数最优参数,然后选择不同的核函数及其最优参数进行训练建模,实验得出RBF核函数更适合该数据集.针对样本中数据小平衡的问题,通过改变权重的方式对不同类别设置不同的惩罚参数.实验结果表明,该方法在保证总的预测准确率较好的前提下,有效地平衡了第一类和第二类错误率,可以作为银行信贷决策的参考依据.
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| 关 键 词： | 信用评估 支持向量机 不平衡数据 分类 |
Application of Support Vector Machines in Personal Credit Rating |
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| YE Xiao-jiao,LI Wang-gen,HUANG Yao-ying. Application of Support Vector Machines in Personal Credit Rating[J]. Computer Technology and Development, 2011, 21(3) |
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| Authors: | YE Xiao-jiao LI Wang-gen HUANG Yao-ying |
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