為了提高個(gè)人信用評(píng)分模型算法預(yù)測(cè)精準(zhǔn)率,受視覺領(lǐng)域數(shù)據(jù)增廣思路啟發(fā),提出融合數(shù)據(jù)增廣技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的個(gè)人信用評(píng)分模型。該模型首先對(duì)原始個(gè)人信用數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)增廣處理,然后基于機(jī)器學(xué)習(xí)分類算法訓(xùn)練一個(gè)二分類個(gè)人信用評(píng)分模型,最后基于公開個(gè)人信用數(shù)據(jù)集,分別建立未經(jīng)過數(shù)據(jù)增廣和經(jīng)過數(shù)據(jù)增廣處理后的個(gè)人信用評(píng)分模型。對(duì)比準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1得分、AUC值和ROC曲線等6個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo),結(jié)果顯示,相較于僅基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的個(gè)人信用評(píng)分模型,融合了數(shù)據(jù)增廣技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)算法的個(gè)人信用評(píng)分模型使得分類性能得到了一定提升,分類準(zhǔn)確率平均高出5%。 

【文章來源】：軟件導(dǎo)刊. 2020年08期

【文章頁(yè)數(shù)】：4 頁(yè)

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)增廣實(shí)例

由表3可以看出，在德國(guó)信用數(shù)據(jù)集上，除回歸（lr）、樸素貝葉斯（mnb）與數(shù)據(jù)增廣技術(shù)融合后的模型較原模型性能低外，其它6個(gè)融合模型都比原模型性能好，特別是k近鄰（knn）、決策樹（dtc）、隨機(jī)森林（rfc）、極限梯度提升（XGBoost）、梯度提升樹（GBDT）等融合后的模型在所有性能指標(biāo)上都比原模型要高出不少，準(zhǔn)確率平均高出6%左右。由圖2可以看出，兩個(gè)ROC曲線凸出，也即在德國(guó)數(shù)據(jù)集上，經(jīng)過與數(shù)據(jù)增廣技術(shù)融合的算法性能都得到了顯著提升。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：2931511