针对如何在贷款过程中尽可能地降低风险,提出利用决策树理论对客户的基本情况进行分析,建立银行贷款客户信用评估决策树模型。为防止过拟合问题的产生,对最初生成的决策树又利用基于规则的方法进行裁剪修正,使得决策模型不只在训练集上的信用度决策获正确率较高,在相互独立的不同测试集和验证集上都取得令人满意的效果。
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