| 基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析 |
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| 引用本文： | 李佳欣.基于逐步Logistic回归下分类算法的个人信用评估分析[J].湖南文理学院学报(自然科学版),2021,33(1):5-8,57. |
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| 作者姓名： | 李佳欣 |
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| 作者单位： | 西南大学数学与统计学院, 重庆, 400700 |
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| 摘 要： | 为了给消费者信贷决策提供合理依据,基于真实的客户信贷数据,运用逐步Logistic回归方法依据AIC准则进行变量选择建立经典决策树、条件推断树、随机森林、支持向量机等分类模型,并对4个分类模型的预测结果进行比较.结果表明:基于逐步Logistic回归建立的随机森林分类模型准确率达97％,预测效果最优;随机森林算法具有较高的分类精度,可以很好地应用在个人信用评估问题研究中.
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| 关 键 词： | 逐步Logistic回归 AIC准则 个人信用评估 变量选择 |
Personal credit evaluation analysis based on gradual logistic regression classification algorithm |
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| Li Jiaxin.Personal credit evaluation analysis based on gradual logistic regression classification algorithm[J].Journal of Hunan University of Arts and Science:Natural Science Edition,2021,33(1):5-8,57. |
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| Authors: | Li Jiaxin |
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