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基于支持向量机的个人信用评估模型及最优参数选择研究
被引：43
作者：
肖文兵
费奇
机构：
[1] 华中科技大学系统工程研究所
来源：
关键词：
信用评估;
支持向量机(SVM);
神经网络(NN);
5-折交叉确认;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP18 [人工智能理论];
学科分类号：
081104 ;
0812 ;
0835 ;
1405 ;
摘要：
运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法,以期取得更好的预测分类能力.为了达到这个目标及保证可靠性,研究中使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数.为了进一步评价SVM分类准确性,我们在本文最后对SVM方法与线性判别分析,Logistic回归分析,最近邻,分类回归树及神经网络进行了比较,结果表明,SVM有很好的预测效果.
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