特征选择与Logistic回归相结合的担保圈风险识别方法

作者：刘亚; 李华^*; 郑冰; 赵文欣

来源：小型微型计算机系统, 2019, 40(08): 1781-1787.

• 特征选择
• 聚类分析
• Logistic回归
• 担保圈风险

在银行风险管控方面,通过监管部门的现场监测,各种可疑金融交易行为和企业信贷风险层出不穷,如担保圈、洗钱等.本文提出一种CSAFS特征选择算法和Logistic回归相结合的担保圈风险识别方法,在特征选择阶段,CSAFS特征选择算法既能解决特征间的多重共线性问题,又能选择出覆盖全部或者大部分原始数据信息的、无冗余的新特征子集.之后将新特征子集作为输入项进行Logistic回归,建立担保圈风险识别模型.通过实验验证以及对比四种应用较为广泛的数据挖掘算法(SVM、RF、决策树和朴素贝叶斯),本文提出的方法识别准确率最高,可以更好的为银行贷款业务提供参考,具有实际应用价值.

• 单位
  内蒙古大学; 内蒙古建筑职业技术学院