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基于CRT分類(lèi)算法的用戶畫(huà)像分層模型——以銀行借貸用戶為例

發(fā)布時(shí)間:2023-03-31 07:54
  【目的/意義】隨著"互聯(lián)網(wǎng)+"的推進(jìn),網(wǎng)絡(luò)借貸市場(chǎng)越來(lái)越完善。由于借貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致了道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,因此對(duì)借貸用戶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)有助于市場(chǎng)的完全競(jìng)爭(zhēng),促進(jìn)小額借貸企業(yè)發(fā)展!痉椒/過(guò)程】以access為平臺(tái)搭建借貸用戶的數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)借貸用戶進(jìn)行畫(huà)像描繪,并通過(guò)C5.0與CRT分類(lèi)算法對(duì)借貸用戶信息進(jìn)行分類(lèi),最終實(shí)現(xiàn)對(duì)借貸用戶風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)!窘Y(jié)果/結(jié)論】建模后發(fā)現(xiàn),影響借貸用戶風(fēng)險(xiǎn)的主要分為主觀因素即受教育程度以及客觀因素即用戶的資金能力表現(xiàn)為本期賬單金額以及預(yù)借現(xiàn)金額度,通過(guò)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整,最終實(shí)現(xiàn)79%的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【文章目錄】:
1 引言
2 算法描述
    2.1用戶畫(huà)像模型的建立
    2.2用戶畫(huà)像建立的數(shù)據(jù)處理流程
        (1)用戶信息數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建
        (2)用戶標(biāo)簽初步篩選
        (3)標(biāo)簽數(shù)值處理
        (4)標(biāo)簽間相關(guān)性檢驗(yàn)
        (5)平衡數(shù)據(jù)
    2.3基于相關(guān)性檢驗(yàn)的用戶畫(huà)像建立
    2.4基于基于CRT算法的用戶畫(huà)像建模
    2.5基于基于C5.0算法的用戶畫(huà)像建模
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
    3.2實(shí)驗(yàn)流程
        (1)原數(shù)據(jù)理解
        (2)相關(guān)分析
    3.3模型調(diào)整及結(jié)果
    3.4結(jié)果分析
4 結(jié)語(yǔ)



本文編號(hào):3775459

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