基于感知机算法的个人信用贷款评估模型研究

近年来,我国经济发展进入了新时代,经济的增长方式由以投资、出口驱动为主转向以消费拉动为主,导致人们的消费水平逐渐升高。而人民消费水平的增长需要充足资金的支持,因此信用贷款便成为了多数年轻人和大学生筹集资金的首要选择。本文选用机器学习算法的一种——感知机算法对此问题进行研究,将已有的1000条德国信贷数据集和算法结合建立个人信用评估模型来优化信用贷款的审查阶段。本研究模型有预测准确率高且实时性高的优点,有助于简化银行及信贷公司的工作程序,提高信贷发放人员的工作效率,最终提高银行及信贷公司收益。