基于模糊支持向量机的客户信用评估研究  

作　　者：张玉才[1,2] 宋新平[1] 罗瑜[3] 

机构地区：[1]东华大学管理学院,上海200051 [2]嘉兴学院商学院,浙江嘉兴314001 [3]电子科技大学计算机科学与工程学院,成都610054

出　　处：《统计与决策》2008年第7期14-17,共4页Statistics & Decision

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50505016)

摘　　要：文章首先比较了支持向量机与传统分类方法在银行客户信用评估中的效果,结果表明支持向量机更适于目前中国商业银行对个人信用的评价;其次引入模糊支持向量机处理银行客户信用样本中的不平衡问题。实证结果显示,带有模糊关系的支持向量机方法能够减小训练数据类别大小差异对决策机器造成的影响,有效地提高了信用评估的精度。

关 键 词：支持向量机 信用评估 模糊支持向量机 

分 类 号：TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F270[自动化与计算机技术—控制科学与工程]