【摘 要】
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信用评分是指根据贷款申请人的信用历史记录，通过事先设定的分类规则，将客户划分成不同的风险类别，并据此做出授信决策的过程。近年来，随着信用卡行业的快速发展，商业银行等金融机
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信用评分是指根据贷款申请人的信用历史记录，通过事先设定的分类规则，将客户划分成不同的风险类别，并据此做出授信决策的过程。近年来，随着信用卡行业的快速发展，商业银行等金融机构收集了大量的客户信用数据。传统的依靠人工方式给予客户评价并做出授信决策的方法已经无法满足实际应用的需要。然而，借助信用评分模型的帮助，信用管理者可以更加快速、客观地做出正确的授信决策，减小由于客户违约带来的信用风险。作为一种新兴的数据挖掘技术，支持向量机以其理论基础的扎实和算法的有效，逐渐成为学者们研究的热点，并成功地解决了多个领域中的分类问题，在信用评分领域中的应用也愈见成熟。 本文基于支持向量机技术，建立了一个信用评分集成模型。首先，文章回顾了支持向量机在信用评分领域中的应用以及集成学习的相关理论;接着，本文提出了一种基于支持向量机的非线性集成方法，并详细地描述了基于该方法建立信用评分集成模型的若干步骤;最后，两个来自真实世界的信用数据集被用来验证模型的分类性能。通过与集成前的单个支持向量机模型比较发现，本文提出的非线性集成模型在分类准确率上确实有所提高，证明了该方法具有一定的可行性，能够为信用评分的成功实践提供一些参考。 本文初步探讨了支持向量机作为非线性集成策略在信用评分领域中的应用，该思想可以为信用评分模型的建立提供借鉴。由于模型还有待进一步完善，本文最后部分总结了未来的研究方向，以期获得具有更高分类性能的信用评分模型。
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