支持向量机和Logistic回归模型在个人信用预测中的应用

田嘉武; 伍康健; 卓镇桂; 傅依素; 何子君 广东财经大学; 广东广州510320

关键词:个人信用 数据挖掘 信用模型 互联网金融 

摘要:互联网金融下个人信用风险形势严峻,构建适用性强、准确性高的个人信用评估体系对企业有着重要意义。本文根据个人信用信息建立较为全面的指标体系,分别运用支持向量机(SVM)和Logistic回归模型预测个人信用评估状况。实证结果表明SVM模型预测的准确度、区分能力和泛化性能皆比Logistic模型更胜一筹,为企业建立完善的个人信用评估模型提供参考。

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