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| 基于支持向量机的个人信用评估模型及最优参数选择研究 | |
| 作者姓名： | 肖文兵 费奇 |
| 作者单位： | 华中科技大学,系统工程研究所,武汉,430074 |
| 摘 要： | 运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法,以期取得更好的预测分类能力.为了达到这个目标及保证可靠性,研究中使用网格5-折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数.为了进一步评价SVM分类准确性,我们在本文最后对SVM方法与线性判别分析,Logistic回归分析,最近邻,分类回归树及神经网络进行了比较,结果表明,SVM有很好的预测效果. |
| 关 键 词： | 信用评估 支持向量机(SVM) 神经网络(NN) 5-折交叉确认 |
| 文章编号： | 1000-6788(2006)10-0073-07 |
| 修稿时间： | 2005-09-09 |
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