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决策树CART-SVM组合分类器在个人信用评级中的应用
摘要
通过个人信用评级,银行可对申请人的预期违约风险做出评估,以此为标准审核个人贷款申请。过去,在信用评级领域常使用逻辑回归、判别分析等传统手段进行违约预测,这一类方法虽可理解性强、简单快捷,但无法处理非线性问题。现在,逐渐发展出决策树,SVM,神经网络等非传统模型,这些方法可处理非线性问题,大大改善了预测精度,然而,单一模型受限于自身算法往往存在难以克服的缺点,本文基于这一点,根据决策树和SVM模型可以优势互补的特点,构建了以决策树为特征筛选器,以SVM为分类器的组合模型,利用决策树在筛选特征值时的优势来克服SVM在此方面的弱
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