本文關(guān)鍵詞：基于bagging的決策樹(shù)集成消費(fèi)者信用評(píng)估模型　出處：《消費(fèi)經(jīng)濟(jì)》2015年03期 　論文類(lèi)型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 消費(fèi)者信用評(píng)估 決策樹(shù)集成 bagging boosting

【摘要】：本文采用bagging方法結(jié)合C4.5決策樹(shù)算法進(jìn)行消費(fèi)者信用評(píng)估。在兩個(gè)真實(shí)數(shù)據(jù)集上用5折交叉驗(yàn)證對(duì)基于bagging的決策樹(shù)集成信用評(píng)估模型進(jìn)行了測(cè)試,并與logistic回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)及基于boosting的決策樹(shù)集成模型進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果表明bagging集成可以明顯提升決策樹(shù)模型性能,在所有測(cè)試消費(fèi)者信用評(píng)估模型中綜合性能最高。
[Abstract]:In this paper, bagging method combined with C4.5 decision tree algorithm is used to evaluate the credit of consumers. A 50% cross-validation method is used to evaluate the credit of decision trees based on bagging in two real data sets. The model was tested. And the BP neural network was regressed with logistic. Support vector machine (SVM) and decision tree ensemble model based on boosting are compared. The results show that bagging integration can obviously improve the performance of decision tree model. Of all the test consumer credit evaluation models, comprehensive performance is the highest.
【作者單位】： 湖南師范大學(xué)商學(xué)院;
【基金】：國(guó)家留學(xué)基金(201306725010) 湖南師范大學(xué)博士科研啟動(dòng)項(xiàng)目(2012BQ12)
【分類(lèi)號(hào)】：C913.3;F014.5
【正文快照】： 一、前言在國(guó)際金融危機(jī)背景下,利用先進(jìn)的計(jì)量分析技術(shù)構(gòu)建有效的消費(fèi)者信用評(píng)估體系成為平衡控制風(fēng)險(xiǎn)與追求增長(zhǎng)的關(guān)鍵。消費(fèi)者信用評(píng)估是通過(guò)建立信用評(píng)分模型,對(duì)信貸申請(qǐng)客戶(hù)的后續(xù)信用行為進(jìn)行預(yù)測(cè),并基于客戶(hù)的特征變量將其劃分為“好客戶(hù)”和“壞客戶(hù)”,其分類(lèi)精度直接

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本文編號(hào)：1417598