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将传统RFM(Recency,Frequency,Monetary)客户行为予以重构,用于商业银行的信贷管理,同时结合随机森林算法为降低银行信用风险提供决策。实验结果表明,基于随机森林的新型RFM模型在预测银行信用风险时的准确率要高于人工神经网络、KNN和C4.5算法。
基于随机森林的RFM模型对银行信用风险的评估
【摘 要】
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将传统RFM(Recency,Frequency,Monetary)客户行为予以重构,用于商业银行的信贷管理,同时结合随机森林算法为降低银行信用风险提供决策。实验结果表明,基于随机森林的新型RFM
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院
【出 处】
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安庆师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2018年03期
【基金项目】
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项目名称:安徽省高等学校自然科学基金(KJ2013A177)
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