基于决策树方法的银行客户信用评估

分析了传统银行客户信用评估方法存在的问题,针对ID3算法存在的不足,提出了一种改进的ID3算法.实验结果表明,改进后的ID3算法分类正确率有所提高,所生成的决策树较为健壮、简洁,可以减少计算代价,提高计算效率.

支持向量机在银行客户信用评估中的应用

贷款业务是银行极为重要的资产业务,构建一个适用的客户信用评估模型十分重要。由于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,并引入小样本学习的通用学习算法---支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM),建立银行客户信用评估模型。由于在统计学习理论中的结构风险最小化的SVM算法,克服了传统信用评估模型中的过拟合和局部最优的缺点。同时,通过在模型中采用核函数,有效地解决了线性不可分问题。因此,使得基于这种技术的评估模型具有较强的实用性。通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于风险评估的有效性及优越性。