Subagging在个人信用评估中的应用研究  

Research and Application of Subagging for Personal Credit Scoring

作　　者：刘玉峰[1] 贺昌政[1] 

机构地区：[1]四川大学工商管理学院,四川成都610064

出　　处：《科技管理研究》2011年第19期188-190,196,共4页Science and Technology Management Research

基　　金：国家自然科学基金项目"基于自组织数据挖掘的CRM客户分析研究"(70771067);"面向数据特点的客户价值区分集成模型研究"(71071101)

摘　　要：运用集成分类算法bagging的改进模型——subagging试图建立一个专门针对个人信用评估的方法,以期取得更好的预测分类效果。针对个人信用评估中单一分类器的不足,提出了利用分类器的集成进行个人信用评估的方法。利用UCI上的信用数据对单个分类器、bagging集成分类器以及subagging集成分类器进行实验比较,结果表明,subagging-决策树和subagging-K近邻在样本不独立和不平衡的情况下有效地提高了模型的精准性。结果显示,它们对商业银行控制消费信贷风险具有更好的适用性。In this paper, we use an improved integrated classifier, subagging, to build a model for personal credit scoring, hoping to obtain better results. Due to the shortcomings of single classifier, we propose an integrated classifier for personal credit scoring. Experiment results show that subagging - KNN and subagging - decision tree can effectively improve the classification accuracy compared with single classifier and bagging. This model is more applicable to the control of consumer credit risk for commercial banks.

关 键 词：信用评估 个人信用 BAGGING subagging 

分 类 号：F224[经济管理—国民经济]