本文關(guān)鍵詞：銀行客戶信用評估動態(tài)分類器集成選擇模型

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【摘要】：現(xiàn)實的銀行客戶信用評估數(shù)據(jù)常包含大量的缺失值,這在很大程度上影響了信用評估模型的性能.針對已有模型的不足,提出了面向缺失數(shù)據(jù)的動態(tài)分類器集成選擇模型DCESM.該模型充分利用數(shù)據(jù)集中所包含的已知信息,在訓(xùn)練信用評估模型之前不需要事先對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從而減少了對數(shù)據(jù)缺失機(jī)制假設(shè)以及數(shù)據(jù)分布模型的依賴.從UCI數(shù)據(jù)庫中選擇兩個銀行信用卡業(yè)務(wù)信用評估數(shù)據(jù)集進(jìn)行實證分析,結(jié)果表明,與4種常用的基于插補(bǔ)法的多分類器集成模型以及1種直接面向缺失數(shù)據(jù)建模的集成模型相比,DCESM模型能夠取得更好的客戶信用評估性能.
【作者單位】： 四川大學(xué)商學(xué)院;中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院;成都信息工程學(xué)院管理學(xué)院;四川大學(xué)軟科學(xué)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 信用評估 缺失數(shù)據(jù) 動態(tài)分類器集成選擇
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(71471124;71101100;71273036) 四川省社科規(guī)劃資助項目(SC14C019) 四川省教育廳創(chuàng)新團(tuán)隊資助項目(13TD0040) 四川大學(xué)優(yōu)秀青年基金資助項目(2013SCU04A08) 四川大學(xué)學(xué)科前沿與交叉創(chuàng)新資助項目(skqy201352)
【分類號】：F830.2;F224
【正文快照】： 0引言隨著我國逐步從計劃經(jīng)濟(jì)向社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型,商業(yè)銀行的信貸業(yè)務(wù)發(fā)展迅速.一方面銀行面臨的信用欺詐行為越來越多,給整個銀行業(yè)帶來了巨大的損失,據(jù)Visa和Master Card兩大信用卡聯(lián)盟的統(tǒng)計,全球信用卡欺詐涉及金額已超過100億美元[1].另一方面,許多中小企業(yè)急需

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本文編號：1110403