基于BP-Adaboost算法的银行个人信贷评估  

作　　者：陈思含 

机构地区：[1]贵州财经大学,贵州贵阳550025

出　　处：《企业科技与发展》2018年第8期249-250,共2页Sci-Tech & Development of Enterprise

摘　　要：对银行来说,客户的信用直接影响其收益,如果客户大量违约,银行将面临很大的坏账损失;如果能在贷款之前就识别出可能会违约的客户,就可以帮助银行减少坏账损失。文章针对个人信贷评估中的一些关键因素,建立基于BP神经网络的分类模型,判别正确率达70.45%;经Adaboost算法优化后,正确率达到79.35%。

关 键 词：信贷评估 BP神经网络 ADABOOST算法 

分 类 号：F830.33[经济管理—金融学] F224