【摘要】：隨著社會經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,越來越多的人選擇以投資的方式獲取利益。在很多情況下,投資資金的匱乏使信貸人選擇銀行貸款,貸款人的信用評估也成為商業(yè)銀行信貸的重要組成部分。尋找合理高效的信用評估模型,對推動我國信用制度的建設(shè)和社會主義市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要的現(xiàn)實意義。本文基于信用風(fēng)險評估數(shù)據(jù)討論了支持向量機(jī)(SVM)和SVM-KNN組合模型的分類效果,并對組合模型采用網(wǎng)格搜索算法和粒子群(PSO)算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,參數(shù)優(yōu)化后的組合模型在實證分析中有很好的預(yù)測分類效果。本文主要研究內(nèi)容包括:(1)介紹了數(shù)據(jù)的來源,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性分析,由于數(shù)據(jù)屬性的量綱不同,為提高模型的準(zhǔn)確度對數(shù)值型數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,字符型數(shù)據(jù)進(jìn)行賦值后歸一化處理。(2)應(yīng)用SVM算法訓(xùn)練分類器并進(jìn)行數(shù)據(jù)分類,在不同的訓(xùn)練樣本量和不同的核函數(shù)下進(jìn)行實證分析對比,分析不同訓(xùn)練樣本量和不同核函數(shù)對模型分類準(zhǔn)確率的影響。(3)對數(shù)據(jù)進(jìn)行最近鄰(KNN)分類,KNN分類器在測試集上得到良好的分類效果。由于SVM分類器對分類超平面比較近的樣本點(diǎn)容易分類錯誤,所以將距離分類超平面比較近的點(diǎn)進(jìn)行KNN分類,即應(yīng)用SVM-KNN的組合模型對測試樣本分類,進(jìn)行實證分析對比,組合模型的分類準(zhǔn)確率較之前有所提高。(4)由于SVM-KNN分類算法中正則化參數(shù)和核函數(shù)參數(shù)對數(shù)據(jù)的分類準(zhǔn)確率有很大影響,為此,本文提出改進(jìn)的SVM-KNN模型,該模型應(yīng)用網(wǎng)格搜索算法和粒子群算法對組合模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,分別得到兩組最優(yōu)參數(shù),通過實證分析對比,改進(jìn)后的SVM-KNN模型能夠有效提高數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP18;F831.2
【圖文】：

圖２－１現(xiàn)有支票賬戶狀態(tài)與信用狀況關(guān)系柱狀圖逡逑

票賬戶狀態(tài)為Ａｌｌ邋（小于０）時，優(yōu)質(zhì)客戶和劣質(zhì)客戶的占比基本為１：１，幾乎無逡逑差別。但當(dāng)支票賬戶中的錢變多時，優(yōu)質(zhì)客戶和劣質(zhì)客戶比例明顯不同，比如當(dāng)逡逑支票賬戶狀態(tài)為Ａ１３邋（大于２００）時優(yōu)質(zhì)客戶和劣質(zhì)客戶占比大于３：１，即支票賬逡逑戶中的錢越多時，被判別為劣質(zhì)客戶的概率越小，當(dāng)沒有支票賬戶時，優(yōu)質(zhì)客戶逡逑和劣質(zhì)客戶比例將近９：１。所以現(xiàn)有支票賬戶對信用狀況有著顯著的影響，可作為逡逑信用評估體系的指標(biāo)。逡逑表２－４信用記錄與信用狀況關(guān)系表逡逑信用記錄屬性逡逑Ａ３０邐Ａ３１邐Ａ３２邐Ａ３３邐Ａ３４逡逑值逡逑優(yōu)質(zhì)客戶占比邐０．３７５邐０．４２９邐０．６８１邐０．６８２邐０．８２９逡逑劣質(zhì)客戶占比邐０．６２５邐０．５７１邐０．３１９邐０．３１８邐０．１７１逡逑總計邐１１１１１逡逑

邐第二章數(shù)據(jù)說明及預(yù)處理邐逡逑表２－５儲蓄賬戶（債券）與信用狀況關(guān)系表逡逑儲蓄＝N債券）￣＾邐＾邐＾逡逑屬性值逡逑優(yōu)質(zhì)客戶占比邐０．６４０邐０．６７０邐０．８２５邐０．８７５邐０．８２５逡逑劣質(zhì)客戶占比邐０．３６０邐０．３３０邐０．１７５邐０．１２５邐０．１７５逡逑總計邐１１１１１逡逑

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2805739