【摘 要】
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本文采用机器学习算法,针对商业银行客户的信用评价问题,构建了科学的信用评分方法,并结合模型的结果分 析算法的优劣及适用性。本文在进行实证分析时,首先进行了数据预处理
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本文采用机器学习算法,针对商业银行客户的信用评价问题,构建了科学的信用评分方法,并结合模型的结果分 析算法的优劣及适用性。本文在进行实证分析时,首先进行了数据预处理。数据预处理备包括:数据清洗、数据转换以及变 量聚类等。参阅相关文献,筛选出一些变量参与建模。之后进行缺失值处理和异常值填补,这是建模过程中最重要的环节。之后, 本文讨论了逻辑回归、KNN、GaussianNB 三种算法及其所建模型。建模结果表明:KNN 算法耗时很长,不建议在实际情况 下应用;逻辑回归模型有适用条件,在不满足条件时会出现过拟合
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