基于组合分类策略的个人信用风险评估研究

发布时间：2021-08-13 04:56

　　随着个人贷款的需求日渐旺盛,评估贷款人的信用好坏对金融机构规避风险尤为重要。文章提出了基于组合分类策略的个人信用风险评估模型,该模型引入了决策分值的概念,选取K最近邻（K-nearest neighbor, KNN）、随机森林（random forest,RF）、决策树（decision tree,DT）和支持向量机（support vector machine SVM）等常用的信用评估分类算法作为基分类器,分别从稳定性和准确性2个维度计算每个基分类器的决策分值,并根据组合后的决策分值评估贷款人信用好坏,最后在3个真实数据集上验证了该模型的有效性。 

【文章来源】：合肥工业大学学报(自然科学版). 2020,43(07)北大核心

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

2008—2017年银行业不良贷款余额

本文提出一种基于决策分值的多分类器组合(multiple classifier combination,MCC)模型,具体流程如图2所示。该模型从2个维度量化单个分类器的可信度,并通过组合的方式进行分类器的融合,既可以提高整体分类的准确率,又能保证实际应用中的稳定性,满足金融机构判别贷款类新客户信用的要求。

稳定性的考量是根据该分类器在同一数据集下相同规模的n份不同子数据集的训练结果计算得出,准确性的考量是根据该分类器n次训练结果的准确率高低确定的。MCC模型的决策分值计算流程如图3所示。具体方法如下。

【参考文献】：
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本文编号：3339790