基于SVM算法的个人信用评估方法的完善

• 作者: 唐友 张靓 黄巍
• 来源期刊: 黑龙江八一农垦大学学报
• 学科: 经济
• 关键词: SVM 个人信用评估 SMO算法
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 经济与管理
• 页码范围: 105-110,114
• 页数: 7页
• 分类号: F832.479
• 字数: 5001字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2090.2016.02.022

摘要

在众多的模式识别工具中,支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种非常有效的解决工具.提出了基于SVM模型提升金融机构对个人信用评估效率的方法.通过对某银行的用户信用数据进行的研究,设计具体评估流程,利用SVM的SMO算法处理参数优化来构建模型,特点是分类精度高、误判率低,具有较好的稳健性,以此来控制消费信贷风险具有良好的适用性.处理商业银行划分信贷等级,应用此种模式可以解决信贷申请和政策实现,具有一定的实际意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐友		20	32	3.0	5.0
2	黄巍		9	8	1.0	2.0
3	张靓		3	10	1.0	3.0