基于bagging的决策树集成消费者信用评估模型

发布时间：2018-01-13 05:11

  本文关键词：基于bagging的决策树集成消费者信用评估模型　出处：《消费经济》2015年03期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：本文采用bagging方法结合C4.5决策树算法进行消费者信用评估。在两个真实数据集上用5折交叉验证对基于bagging的决策树集成信用评估模型进行了测试,并与logistic回归、BP神经网络、支持向量机及基于boosting的决策树集成模型进行了对比。结果表明bagging集成可以明显提升决策树模型性能,在所有测试消费者信用评估模型中综合性能最高。
[Abstract]:In this paper, bagging method combined with C4.5 decision tree algorithm is used to evaluate the credit of consumers. A 50% cross-validation method is used to evaluate the credit of decision trees based on bagging in two real data sets. The model was tested. And the BP neural network was regressed with logistic. Support vector machine (SVM) and decision tree ensemble model based on boosting are compared. The results show that bagging integration can obviously improve the performance of decision tree model. Of all the test consumer credit evaluation models, comprehensive performance is the highest.
【作者单位】： 湖南师范大学商学院;
【基金】：国家留学基金(201306725010) 湖南师范大学博士科研启动项目(2012BQ12)
【分类号】：C913.3;F014.5
【正文快照】： 一、前言在国际金融危机背景下,利用先进的计量分析技术构建有效的消费者信用评估体系成为平衡控制风险与追求增长的关键。消费者信用评估是通过建立信用评分模型,对信贷申请客户的后续信用行为进行预测,并基于客户的特征变量将其划分为“好客户”和“坏客户”,其分类精度直接

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1417598