基于支持向量机和决策树CART的个人信用评估

发布时间：2017-12-31 12:07

  本文关键词：基于支持向量机和决策树CART的个人信用评估　出处：《成都工业学院学报》2016年04期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 支持向量机 个人信用 互联网金融机构 CART决策树 风险管理

【摘要】：为了更好地控制借款人的信用风险,利用支持向量机对个人信用进行预测与分析,在支持向量机对个人信用评估产生缺陷的基础上提出基于代价敏感学的CART决策树预测个人信用的方法。实证分析表明:该方法能够较好地对借款人信用状况进行预测,为互联网金融机构进行相关风险管理提供理论依据。
[Abstract]:In order to better control the credit risk of the borrower, the support vector machine is used to predict and analyze the individual credit. Based on the defect of support vector machine (SVM) to personal credit evaluation, a method of predicting personal credit based on CART decision tree based on cost sensitivity is proposed. The empirical analysis shows that:. This method can predict the credit status of the borrower. To provide theoretical basis for Internet financial institutions to carry out related risk management.
【作者单位】： 安徽财经大学;
【分类号】：F831.2
【正文快照】： 随着社会经济的发展,互联网金融对促进小微企业融资和扩大就业产生了积极影响。但由于目前国内征信体系不完善、违约成本低等原因极易出现借款人违约等信用风险。风险的出现无疑会给相关金融机构和投资人带来巨大的损失,最终不利于互联网金融的健康发展。因此,建立互联网金融

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本文编号：1359688