基于遗传算法和支持向量机的银行个人信用评估

被引：8

作者：

孙瑾 ^{[1
]}

许青松 ^{[1
]}

陈燕燕 ^{[2
]}

机构：

[1] 中南大学数学科学与计算技术学院

[2] 广西财经学院

来源：

统计与决策 | 2008年 / 12期

关键词：

支持向量机; 遗传算法; 信用评估; GA-SVM模型;

D O I：

10.13546/j.cnki.tjyjc.2008.12.064

中图分类号：

F832.2 [银行制度与业务]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

文章提出将重要属性变量提取和模型参数选择两方面的工作同步进行,引入遗传算法作为筛选属性变量和调节参数的优化算法,建立基于遗传算法和支持向量机的个人信用评估模型,并选取现实数据对模型做了实证分析,并将其与不筛选属性变量只优化参数的情况进行比较,实验结果表明,该模型只需要少量重要的属性变量就能具有很好的预测效果。

引用

页码：126 / 128

页数：3

共 5 条

[1] 基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化 [J].