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- [4] 基于五级分类支持向量机集成的商业银行信用风险评估模型研究[J]. 吴冲,夏晗.预测. 2009(04)
银行客户信用评估动态分类器集成选择模型
被引：29
作者：
肖进
[1
,2
]
刘敦虎
[3
]
顾新
[1
,4
]
汪寿阳
[2
]
机构：
[1] 四川大学商学院
[2] 中国科学院数学与系统科学研究院
[3] 成都信息工程学院管理学院
[4] 四川大学软科学研究所
来源：
关键词：
信用评估;
缺失数据;
动态分类器集成选择;
D O I：
暂无
中图分类号：
F830.2 [金融、银行体制];
F224 [经济数学方法];
学科分类号：
020201 ;
0701 ;
070104 ;
摘要：
现实的银行客户信用评估数据常包含大量的缺失值,这在很大程度上影响了信用评估模型的性能.针对已有模型的不足,提出了面向缺失数据的动态分类器集成选择模型DCESM.该模型充分利用数据集中所包含的已知信息,在训练信用评估模型之前不需要事先对缺失数据进行预处理,从而减少了对数据缺失机制假设以及数据分布模型的依赖.从UCI数据库中选择两个银行信用卡业务信用评估数据集进行实证分析,结果表明,与4种常用的基于插补法的多分类器集成模型以及1种直接面向缺失数据建模的集成模型相比,DCESM模型能够取得更好的客户信用评估性能.
引用
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