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银行贷款风险评估一直是金融界高度关注的主要问题,现有方法主要包括K-means聚类、BP神经网络、简单决策树、VAR方法等多种风险评估算法。但对于客户属性值缺失的案例,上述方法就很难达到良好的效果。为了解决属性值缺失的风险评估问题。提出了一种基于贝叶斯决策树算法的贷款风险评估算法（DBT ）,实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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银行贷款风险评估一直是金融界高度关注的主要问题,现有方法主要包括K-means聚类、BP神经网络、简单决策树、VAR方法等多种风险评估算法。但对于客户属性值缺失的案例,上述方法就很难达到良好的效果。为了解决属性值缺失的风险评估问题。提出了一种基于贝叶斯决策树算法的贷款风险评估算法(DBT),实验结果证明了该算法的有效性。 相似文献
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