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文檔簡介
1、隨著中國經(jīng)濟的迅速發(fā)展和計算機信息技術在生物、經(jīng)濟等各個領域的廣泛應用，社會各階層居民對日常的消費信貸需求與日俱增。國內(nèi)各大銀行積極適應市場變化，這不僅要求銀行能夠針對各層客戶擴展多種多樣的特色信貸業(yè)務，更需要銀行能夠應用規(guī)范的系統(tǒng)評估方式在資金管理和風險調(diào)控中做到高效率、高收益和低風險。因此，建立一個系統(tǒng)高效并具有實際應用價值的信用評估模型可以很好的指導國內(nèi)銀行信貸業(yè)務的發(fā)展。
本文針對個人信用評估問題，在閱讀大量國內(nèi)外文獻
2、的基礎上，根據(jù)決策樹、異態(tài)集成學習方法的原理，提出運用典型的Adaboost和Bagging異態(tài)學習法構建個人信用評估模型。首先從 Adaboost的原理出發(fā)，在訓練過程中反復增加各種單一分類器，通過逐層調(diào)節(jié)弱分類器對應的權重值訓練總輸出達到提前設定的最小誤差率的強訓練器。隨后為了達到降低模型錯分率，提高模型預測精度的作用，又對 Bagging集成在均等處理無偏估計模型中產(chǎn)生噪音的全過程進行詳細分析。最后利用銀行個人信用數(shù)據(jù)訓練異態(tài)集成
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