贝叶斯网络个人信用评估模型

• 作者: 李旭升 郭春香
• 来源期刊: 系统管理学报
• 学科: 经济
• 关键词: 信用评估 贝叶斯网络 朴素贝叶斯分类模型 树增强贝叶斯分类模型 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 249-254,260
• 页数: 7页
• 分类号: F830.5
• 字数: 6213字
• 语种: 中文

摘要

研究了朴素贝叶斯分类器、树增强朴素贝叶斯分类器2种贝叶斯网络信用评估模型的精度,用10层交叉验证在2个真实数据集上对贝叶斯网络信用评分模型进行了测试并与神经网络模型进行了比较.结果表明,贝叶斯网络信用评估模型具有较高的分类精度,在信用评估中具有优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭春香	四川大学工商管理学院	32	270	9.0	16.0
2	李旭升	西南交通大学经济管理学院	19	319	9.0	17.0