信用卡自20世纪60年代,在欧美发达国家出现至今已经成为主流支付手段之一。但由于信用卡持有人的极大的不确定性,可能出现违约或者坏账。针对这些问题,本文以台湾某银行客户的违约支付情况为基础,采用线性判别分析、CART分类树和AdaBoost算法建立个人信用风险评估模型,并从预测准确率、第二错误率和误判成本3个方面比较这3种模型违约概率的预测准确性。结果表明,AdaBoost算法预测效果最好,线性判别效果最差。
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