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| 基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型 | |
| 引用本文： | 赵悦,穆志纯,董洁,付冬梅,何伟.基于QBC主动学习方法建立电信客户信用风险等级评估模型[J].北京科技大学学报,2007,29(4):442-446. |
| 作者姓名： | 赵悦 穆志纯 董洁 付冬梅 何伟 |
| 作者单位： | 1. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083;中央民族大学数学与计算机学院,北京,100081 2. 北京科技大学信息工程学院,北京,100083 3. 中央民族大学数学与计算机学院,北京,100081 |
| 基金项目： | 北京市教委重点学科建设项目 , 国家民委科研项目 |
| 摘 要： | 电信客户信用风险等级评估是对电信客户的信用风险进行等级分类. 针对建立客户信用风险等级分类模型时,大量带有类标注数据难以获得的问题,提出了基于主动学习的分类器建模方法,并对基于QBC(委员会投票选择)的主动学习算法进行改进以提高分类器的预测精度. 通过对实际电信客户数据进行信用风险等级建模实验,结果表明:应用新算法,分类器使用了较少的带类标签样本数据,达到了与被动学习相同的精度,大大降低了信用专家评估数据的工作量. |
| 关 键 词： | 电信客户 信用等级 主动学习 投票 相对熵 主动学习算法 建模方法 电信 客户信用 风险等级 评估模型 active learning method of based evaluation model 工作量 评估数据 专家 预测精度 被动学习 样本数据 标签 使用 应用 结果 |
| 修稿时间： | 2005-12-20 |
A credit risk evaluation model for telecom clients based on query-by-committee method of active learning |
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| ZHAO Yue,MU Zhichun,DONG Jie,FU Dongmei,HE Wei.A credit risk evaluation model for telecom clients based on query-by-committee method of active learning[J].Journal of University of Science and Technology Beijing,2007,29(4):442-446. | |
| Authors: | ZHAO Yue MU Zhichun DONG Jie FU Dongmei HE Wei |
| Institution: | 1.Information Engineering School, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China ;2. Mathematics and Computer Science School, Central University for Nationality, Beijing 100081, China |
| Abstract: | Evaluating telecom clients' credit risk rate is classifying their credit risk level.An approach based on active learning was proposed for solving the insufficient labeled data problem in building a credit risk rate classifier.The new QBC(query-by-committee,QBC)method of active learning was presented to improve the classifier's accuracy.By applying the actual telecom clients data in the experiment,the results show that the model built by the new algorithm with less labeled training data can reach the same accuracy as passive learning.This can reduce annotation cost for credit evaluation experts. |
| Keywords: | telecom clients credit rating active learning vote Kullback-Leibler divergence |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ | |