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基于带多数类权重的少数类过采样技术和随机森林的信用评估方法1.pdf
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2019-12-29
基于随机森林算法的贫困精准识别模型研究1.pdf
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2019-12-29
卷积神经网络和随机森林的城市房价微观尺度制图方法_姚尧.caj
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2019-12-29
基于k-means聚类的股票KDJ类指标综合分析方法1.pdf
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2019-12-01
基于BP神经网络和SVM的个人信用评估比较研究_储蕾
信用风险的评估是银行风险管理的核心内容,世界银行对全球银行业危机的研究表明,导致银行破产的最常见原因就是信用风险。个人倍用评估是商业银行个人金融业务开展及信贷审批的关键环节,是个人信用风险管理的核心。对个人信用进行科学量化,建立起完善的个人信用评估体系及&动化的信用评估系统,足商业银行提高经营效益的迫切需要。通过对个人进行科学的信用评估,可以正确识别个人信用风险,促进信用资源的优化配置,BP神经网络方法是一种具有自组织、自适应、自学习特点的非参数方法,它对样本数据的分布要求不严格,不仅具有非线性映射能力,而且还有较髙的预测精度,这些都促使BP祌经网络在信用风险评佔领域取得长足的发展,支持向量机(SVM)是一种机器学算法,通过训练有限样本获得一个最小误差分类器,建立在此基础上的分类器具有很好的分类和推广泛化能力,从而可以对测试样木实现正确的分类。支持向量机能够出色的解决小样本、非线性、高维数的复杂问题。本文利用公开数据集,建立了个人信用指标体系,并建立基于BP祌经网络和SVM的个人信用评估模型。通过比较发现,BP神经网络和SVM在个人信lff评估方面效果较好,且SVM稳健性更高。而当两类样本数相差较人时,SVM表现出更好的预测精度。
2019-04-22
空空如也
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