本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)樸素貝葉斯方法的個(gè)人信用評(píng)估研究

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【摘要】：改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng),人民越來(lái)越富裕,個(gè)人的消費(fèi)和投資理念也發(fā)生了翻天覆地的變化,個(gè)人消費(fèi)信貸的規(guī)模隨之不斷擴(kuò)大,逐步成為個(gè)人消費(fèi)的主要方式,近年來(lái)興起的互聯(lián)網(wǎng)金融更是大大促進(jìn)了個(gè)人消費(fèi)信貸的快速增長(zhǎng)。但是,目前我國(guó)落后的信用制度大大制約了個(gè)人消費(fèi)信貸的進(jìn)一步增長(zhǎng),個(gè)人信用評(píng)估體系作為信用體系最重要的一環(huán)開(kāi)始成為社會(huì)和學(xué)術(shù)界關(guān)心和研究的熱點(diǎn)。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者提出了許多科學(xué)合理的的個(gè)人信用評(píng)估模型,包括:判別分析、Logistic回歸、K-近鄰、樸素貝葉斯、分類樹(shù)、決策樹(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、支持向量機(jī)等。其中,樸素貝葉斯作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的分類算法之一,有著簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)、高效準(zhǔn)確的分類精度、堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)等優(yōu)點(diǎn),是目前最好的分類器之一。但是在實(shí)際的應(yīng)用里面,樸素貝葉斯的條件獨(dú)立性假設(shè)往往很難得到滿足,必然會(huì)影響其分類性能。本文為了提高樸素貝葉斯的分類性能,采用了放松其條件獨(dú)立性假設(shè)的思想,提出了基于主成分分析的樸素貝葉斯方法、基于屬性加權(quán)的樸素貝葉斯方法和基于粗糙集的樸素貝葉斯方法并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了三種個(gè)人信用評(píng)估模型。然后,本文基于個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系的選取原則和國(guó)內(nèi)外現(xiàn)行的個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建了自己的個(gè)人信用評(píng)估指標(biāo)體系。選取UCI機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)數(shù)據(jù)集中的德國(guó)信用數(shù)據(jù)集作為我們的數(shù)據(jù)來(lái)源,通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn),證明了本文提出的三種模型的有效性,驗(yàn)證了它們對(duì)于樸素貝葉斯方法的改進(jìn)效果。
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F832.4;TP18

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本文編號(hào)：1276238