利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型

吴尚智; 王旭文; 王志宁; 任艺璇

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利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型

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将粗糙集和支持向量机相结合,提出利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型,提高银行个人借贷风险预测精度,为银行判断是否同意借贷提供参考和依据。该模型首先将银行样本数据形成初始决策表,对其进行数据预处理;然后用属性相似度的属性约简算法对决策表进行属性约简,去除冗余属性,获得高效的决策规则;最后将约简后的最小属性作为4种不同核函数的支持向量机学习样本,构建预测模型且进行预测评价对比分析。实验结果表明,使用相同训练样本,高斯核函数的支持向量机预测模型的准确率最高且为93%,说明该预测模型具有较高的精度。通过实验分析,构建预测模型有效地预测了银行借贷风险,且为银行借贷管理提供辅助决策。

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来源
《成都理工大学学报:自然科学版》|2022年第2期|249-256|共8页
作者
吴尚智; 王旭文; 王志宁; 任艺璇;
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作者单位

西北师范大学计算机科学与工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
粗糙集; 属性约简; 支持向量机; 核函数; 预测模型;

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