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伴随着消费信贷的快速发展,激起了对个人信用评估的需求。为了帮助金融机构更好的了解个人信用情况,结合快速独立分量分析方法(FastICA)和线性判别分析(LDA)提取数据特征的优势,提出了一种基于改进朴素贝叶斯分类算法的信用评估模型——FastICA-LDA-NB。将该模型应用于UCI上的德国个人信用数据集,在精确率、召回率两个评价指标值上表明所提模型具有较好的信用评估效果。