银行客户信用评估动态分类器集成选择模型

发布时间：2017-10-28 23:20

  本文关键词：银行客户信用评估动态分类器集成选择模型

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【摘要】：现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.
【作者单位】： 四川大学商学院;中国科学院数学与系统科学研究院;成都信息工程学院管理学院;四川大学软科学研究所;
【关键词】： 信用评估 缺失数据 动态分类器集成选择
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71471124;71101100;71273036) 四川省社科规划资助项目(SC14C019) 四川省教育厅创新团队资助项目(13TD0040) 四川大学优秀青年基金资助项目(2013SCU04A08) 四川大学学科前沿与交叉创新资助项目(skqy201352)
【分类号】：F830.2;F224
【正文快照】： 0引言随着我国逐步从计划经济向社会主义市场经济体制转型,商业银行的信贷业务发展迅速.一方面银行面临的信用欺诈行为越来越多,给整个银行业带来了巨大的损失,据Visa和Master Card两大信用卡联盟的统计,全球信用卡欺诈涉及金额已超过100亿美元[1].另一方面,许多中小企业急需

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本文编号：1110403