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摘要
将粗糙集和支持向量机相结合，提出利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型，提高银行个人借贷风险预测精度，为银行判断是否同意借贷提供参考和依据。该模型首先将银行样本数据形成初始决策表，对其进行数据预处理；然后用属性相似度的属性约简算法对决策表进行属性约简，去除冗余属性，获得高效的决策规则；最后将约简后的最小属性作为4种不同核函数的支持向量机学习样本，构建预测模型且进行预测评价对比分析。实验结果表明，使用相同训练样本，高斯核函数的支持向量机预测模型的准确率最高且为93%,说明该预测模型具有较高的精度。通过实验分析，构建预测模型有效地预测了银行借贷风险，且为银行借贷管理提供辅助决策。
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