基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型

• 作者: 柳亚琴 石洪波
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 学科: 经济
• 关键词: 个人信用评估 属性选择 遗传算法 CFS 10次10重交叉验证
• 年，卷（期）: 2011,（5）
• 所属期刊栏目: 经验交流
• 页码范围: 210-213,161
• 分类号: F830.5|F224
• 字数: 4901字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3254.2011.05.049

摘要

属性选择可以有效减少数据的冗余度和降低数据的维度,将GA-CFS属性选择方法引入个人信用评估中,利用CFS评价得到的启发式"价值"作为GA的适应度函数来对个人信用指标体系优化,建立了基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型.在Australian数据集上比较了ID3、NB、Logistic、SMO与GA-CFS属性选择方法和这四种分类算法分别结合执行的结果.实验结果表明,基于GA-CFS属性选择的个人信用评估模型降低了个人信用指标的维度,减少了学习所需的数据量,而且比基于单分类器的个人信用评估模型具有更高的分类准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	石洪波	山西财经大学信息管理学院	45	446	11.0	19.0
2	柳亚琴	山西财经大学信息管理学院	11	107	5.0	10.0