数据挖掘在个人信用评估中的研究

作者：陶超; 李超; 李杰; 赵骞

来源：商丘师范学院学报, 2016, 32(12): 12-15.

• 随机森林
• 特征变量
• 个人信用评估
• R软件

个人信用评估是现代商业银行个人信用管理的核心.本文将数据挖掘中的随机森林算法(Random Forests,RF)运用到现代个人信用评估模型中,实现了逐步优化和评估.实证分析的结果证明,随机森林模型具有较高的精确性和泛化能力,能够克服噪声数据的影响.通过对各特征变量的重要性评分,得到贷款期限和总额等对风险预测的准确率具有显著作用.

• 单位
  安徽财经大学; 数学学院