個(gè)人信用評(píng)價(jià)方法決定個(gè)人信用,通過個(gè)人信用評(píng)價(jià)來評(píng)估和預(yù)測(cè)未來借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)。文章以貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),通過IBM SPSS modeler18.0軟件,構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人信用評(píng)價(jià)模型,并介紹樹增強(qiáng)樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類模型及樹增強(qiáng)樸素貝葉斯方法。由于指標(biāo)較多,采用隨機(jī)森林算法對(duì)各指標(biāo)的重要性進(jìn)行了預(yù)測(cè),并以人人貸數(shù)據(jù)為研究樣本建立樹增強(qiáng)樸素貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)證研究。通過modeler計(jì)算出各個(gè)節(jié)點(diǎn)的條件概率,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。通過對(duì)樣本內(nèi)和樣本外預(yù)測(cè)精度的考察,驗(yàn)證了模型的穩(wěn)健性。 

【文章來源】：統(tǒng)計(jì)與決策. 2020,36(10)北大核心CSSCI

【文章頁(yè)數(shù)】：3 頁(yè)

【部分圖文】：

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型154

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3071733