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基于贝叶斯分类器的个人信用评估研究

范彦勤  
【摘要】:随着我国消费信贷市场的迅速发展,信用评估的重要作用日益凸现.本文在综述银行客户信用分类模型和分析贝叶斯分类器的优缺点基础上,研究了基于贝叶斯分类器的个人信用评估模型并进行了仿真实验. 首先,针对目前公开常用的信用评估数据具有指标属性多、数据维数高、非线性和冗余性特点,因此筛选出重要的特征指标显得尤为重要.本文采用主成分分析法进行指标特征提取,达到了降低维数,减少冗余属性,简化贝叶斯网络的输入的目的. 其次,针对朴素贝叶斯分类模型的条件独立性假设,以及属性变量间依赖关系等问题,本文提出了新的属性加权朴素贝叶斯分类模型和改进树扩展贝叶斯分类模型,给出了新的属性权值计算和分类器扩展研究. 最后,对德国个人信用数据进行仿真实验,结果表明贝叶斯分类器具有结构简单、计算量小、分类精度高等优点.本文提出的两种贝叶斯分类模型与神经网络模型、参数模型、非参数模型相比较,误分率较低,表现优良.同时进一步验证得出,在评估指标维数很高时,使用主成分特征提取技术进行降维,既减少了分类的复杂度,提高了学习的效率,同时也保证了较好的分类结果.


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