基于LSVM的个人信用评估  

Personal Credit Scoring on Lagrangian Support Vector Machine

作　　者：刘太安[1] 刘欣颖[1] 张琳[1] 

机构地区：[1]山东科技大学信息工程系,山东泰安271019

出　　处：《山东科技大学学报（自然科学版）》2005年第4期33-35,共3页Journal of Shandong University of Science and Technology(Natural Science)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(10171055)

摘　　要：基于LSVM(Lagrangian Support Vector Machine)分类算法分析,设计了通用的银行个人信用特征数据,研究了LSVM在个人信用评估中的应用,实证结果表明,LSVM具有较好的分类预测能力。Based on a classified algorithmic analysis of LSVM （Lagrangian Support Vector Machine）, the general bank personal credit characteristic data are de.signed, and the application of LSVM in the personal credit scoring is studied, the practical result has indicated that LSVM has good classified forecast ability.

关 键 词：LSVM 个人信用特征数据 个人信用评估 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构]