基于SVM的个人信用评估模型研究

doi:10.3969/j.issn.1672-2272.2019.01.042

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摘要将随机森林融合支持向量机（RF-SVM）模型引入个人信用评估问题中，利用随机森林的特征选择算法，对实验样本进行属性特征选择，将得到的结果作为输入变量构建模型，以获得更高的预测精度。通过对大量SVM分类模型研究，发现传统SVM模型中无法有效筛选预测指标。通过对实验样本实证研究，并验证该模型的预测结果可信度，将其与单独的全变量SVM模型结果比对，结果证明，该方法能获得较好的预测效果。

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	王欢

关键词: 随机森林支持向量机个人信用风险评估

收稿日期: 2018-11-06 出版日期: 2019-01-25 发布日期: 2019-03-19 整期出版日期: 2019-01-25

引用本文:

王欢. 基于SVM的个人信用评估模型研究[J]. 科技创业月刊, 2019, 32(1): 145-147.

链接本文:

http://www.zgkjcy.com/CN/10.3969/j.issn.1672-2272.2019.01.042 或 http://www.zgkjcy.com/CN/Y2019/V32/I1/145

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