基于SVM的非星级用户信用风险预测

• 作者: 陈莹
• 来源期刊: 电子元器件与信息技术
• 关键词: SVM 信用评分 机器学习 风控
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 通信技术与人工智能
• 页码范围: 89-90
• 页数: 2页
• 分类号: TN91
• 语种: 中文
• DOI: 10.19772/j.cnki.2096-4455.2021.4.041

摘要

海南电信非星级用户具有较高的信用需求,但这些用户本身同时具有较高的信用风险.本文提出基于SVM的非星级用户信用风险预测模型,并针对不同的Cost、Gamma、核函数和k值做对比实验,实验指标为精度、查全率和F1值.实验表明SVM模型用于非星级用户信用风险预测准确度高、坏账率稳定.