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基于SVM和GA-SVM的个人信用评估模型研究

李博敏  夏春蒙  
【摘要】:在大数据时代,"数据"的作用不可估量,被广泛应用到各个领域,提高了各行各业的生产效率,继而促进了经济的高速发展。同时,由于数据的高效使用,我们的生活方式也在不断改变,其中最值得重视的是我们的消费模式发生了很大的变化,信用消费模式越来越普遍,所以对消费个体进行信用评估也就越来越重要。对个人进行信用评估指的就是对个人的历史信贷数据进行综合分析,判断其是否能够按期还款。文章采用机器学习的方法,先用支持向量机(SVM)算法对个人的信用进行评估,然后再采用遗传算法对支持向量机进行优化(GA-SVM),并进行实证分析。实证结果显示,采用GASVM模型对个人信用进行评估的效果比SVM的效果更好。

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