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文檔簡介
1、本文對基于粗集和SVM的房貸信用評估的應(yīng)用進行了研究。文章首先介紹了個人住房貸款的現(xiàn)狀和現(xiàn)存的個人信用評估方法,提出了一種改進的個人信用評估方法。然后介紹了數(shù)據(jù)挖掘中常用的分類方法,通過比較各種分類方法的優(yōu)缺點,給出了本文選用支持向量機的原因。其次,深入研究了支持向量機的理論和算法。對三種訓(xùn)練算法優(yōu)缺點進行了比較,最后選擇了Platt提出的序列最小最優(yōu)化算法。對粗糙集的理論和屬性約簡算法進行了研究和比較,最后選擇使用了基于屬性重要性的約
2、簡算法。接著,從綜合信息平臺采集分類挖掘所需數(shù)據(jù),并進行了抽取和預(yù)處理。對支持向量機在信用評估應(yīng)用中的問題進行了研究和解決,如核函數(shù)選取,參數(shù)選取,樣本非均衡問題等。實驗得出本實際應(yīng)用中徑向基模型較好,采用Grid-search方法調(diào)整參數(shù),達到了更好的推廣能力和預(yù)測結(jié)果,用分別懲罰支持向量機能有效解決樣本非均衡問題。再次,設(shè)計和實現(xiàn)了基于粗集和支持向量機的個人住房貸款信用風險評估原型系統(tǒng),把該系統(tǒng)應(yīng)用于建行大連分行個人住房貸款信用風險
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