發(fā)布時(shí)間：2018-01-06 03:06

  本文關(guān)鍵詞：基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的個(gè)人信用評(píng)估　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2013年11期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)信用評(píng)估方法分類精度低、特征可解釋性差等問題,提出了一種使用稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)方法來進(jìn)行個(gè)人信用評(píng)估的模型(SBLCredit)。SBLCredit充分利用稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的優(yōu)勢,在添加的特征權(quán)重的先驗(yàn)知識(shí)的情況下進(jìn)行求解,使得特征權(quán)重盡量稀疏,以此實(shí)現(xiàn)個(gè)人信用評(píng)估和特征選擇。在德國和澳大利亞真實(shí)信用數(shù)據(jù)集上,SBLCredit方法的分類精度比傳統(tǒng)的K近鄰、樸素貝葉斯、決策樹和支持向量機(jī)平均提高了4.52%,6.40%,6.26%和2.27%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SBLCredit分類精度高,選擇的特征少,是一種有效的個(gè)人信用評(píng)估方法。
[Abstract]:Aiming at the problems of low classification accuracy and poor interpretability of the traditional credit evaluation methods. A model of personal credit evaluation using sparse Bayesian learning method is proposed. SBLCreditit.SBLCredit makes full use of the advantage of sparse Bayesian learning. In the case of the priori knowledge of the added feature weights, the feature weights are sparse as far as possible, so as to achieve personal credit evaluation and feature selection. In Germany and Australia real credit data sets. The classification accuracy of SBLCredit method is 4.52% higher than that of traditional K-nearest neighbor, naive Bayes, decision tree and support vector machine. The experimental results show that the classification accuracy of SBL Credit is high and the selection of features is few. It is an effective personal credit evaluation method.
【作者單位】： 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)信息工程學(xué)院;西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【基金】：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金資助項(xiàng)目(11YJCZH084) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(JBK130142,JBK130503) 西南財(cái)經(jīng)大學(xué)科研基金資助項(xiàng)目(2011XG130)
【分類號(hào)】：F830.5;F224
【正文快照】： 0引言信用評(píng)估是商業(yè)銀行控制風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵技術(shù),發(fā)生在美國的“次貸危機(jī)”就是信用風(fēng)險(xiǎn)的大爆發(fā),因此信用評(píng)估方法的研究具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。信用評(píng)估實(shí)質(zhì)上是數(shù)據(jù)挖掘中的分類問題———將貸款者根據(jù)其屬性分成能夠按期還本付息的可信的“好”客戶(正類)和違約的“壞”客

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1386007