本文關(guān)鍵詞： 信用卡 分類 變量選擇 預(yù)測　出處：《蘭州大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：因信用卡使用給人們帶來便利,越來越多的人使用信用卡。信用卡要求人們按時還款,若未按時還款,銀行將收取一定的利息獲益,因此各大銀行為了搶占市場,最大化發(fā)展客戶。但有一些客戶可能會違約使銀行利益受損,故控制違約情況顯得迫在眉睫。本文通過一組臺灣某銀行的客戶基本信息及違約數(shù)據(jù),來建立模型,運(yùn)用各種分類方法預(yù)測客戶是否即將違約,從而對客戶采取一定的限制行為,減少損失。其中分別使用以下分類方法:樸素貝葉斯、K近鄰、加權(quán)k近鄰、支持向量機(jī)、bagging、AdaBoost、決策樹、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比較各種方法結(jié)果,甄選出最適宜于分析信用卡數(shù)據(jù)的分類模型。其次,對數(shù)據(jù)預(yù)測中使用的變量進(jìn)行篩選,篩選出重要的變量以減輕模型的復(fù)雜度,以此減少我們監(jiān)督客戶是否違約的成本。
[Abstract]:Because of the convenience of credit card use, more and more people use credit card. Credit card requires people to repay on time. If they fail to repay on time, the bank will charge a certain amount of interest to benefit. Therefore, in order to seize the market and maximize the development of customers, some customers may default to the detriment of the bank. Therefore, it is urgent to control the default situation. Through a group of basic customer information and default data of a certain bank in Taiwan, this paper establishes a model and uses various classification methods to predict whether the customer is about to default. The following classification methods are used respectively: naive Bayes K-nearest neighbor, weighted k-nearest neighbor, support vector machine bagging. Ada boost, decision tree, random forest, neural network. Compared with the results of various methods, select the most suitable for the analysis of credit card data classification model. Secondly. In order to reduce the complexity of the model, the variables used in the data prediction are filtered out to reduce the cost of monitoring whether the customer is in default or not.
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：F224;F832.4

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本文編號：1474922