【摘 要】
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随着经济社会的不断发展,激发了信贷消费的巨大发展,各种消费贷款迅速升温,国内各商业银行扩大了在信用消费方面的业务。由于历史原因,大部分商业银行都缺乏一套有效的个人信
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随着经济社会的不断发展,激发了信贷消费的巨大发展,各种消费贷款迅速升温,国内各商业银行扩大了在信用消费方面的业务。由于历史原因,大部分商业银行都缺乏一套有效的个人信用评分方法,即使有也存在评估准确性差的缺点,从而对个人信贷消费的发展产生了不利影响。此外,对于商业银行来说,由于产品和服务的同质性,只有从大量的业务数据中掌握信息背后的规律,做出合理决策,才能在激烈的市场竞争中取胜。传统的信用评分体系如朴素贝叶斯算法,往往基于各自变量相互独立等一系列较为严格的假设,在面对海量且存在多重共线性的数据时,很难取得令人满意的效果。随着计算机技术和数据挖掘理论的快速发展,信用评分模型的方法得到了极大的丰富。数据挖掘技术由于对高维数据具有良好的拟合能力,因此近年来被广泛应用在金融领域。本文的研究目标是基于数据挖掘技术中应用最多的分类算法—决策树分类模型建立个人信用评分模型,并与Logistic回归建模的结果进行了对比。在完成了数据缺失值处理、样本抽取和基于卡方检验和互信息的变量选择等一系列的数据准备工作后,设置3:1的样本容量分别作为训练集和测试集,用这两种方法分别对其进行建模,并选用准确率、ROC、AUC等指标进行模型评估,得到通过决策树算法得到的信用评分模型效果优于Logistic回归模型的结论。
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