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基于支持向量机的大学生助学贷款个人信用评价 总被引:4,自引:0,他引:4
目前国内对大学生助学贷款个人信用的研究定性分析居多,很少运用定量的方法建立分析预测模型。该文在分析传统的信用评价模型优缺点的基础上,发现支持向量机方法(SVM)在评价贷款大学生个人信用应用时具有一定的优越性,试探性地运用支持向量机方法建立大学生助学贷款个人信用评价分析模型。通过实证分析获得了较高的预测准确率,并将分析结果与AHP、BPNN方法进行了比较,体现了SVM方法的相对优越性。因此,用支持向量机方法来评价贷款大学生个人信用是可行的、有效的。 相似文献
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