基于SVM和GA-SVM的个人信用评估模型研究

摘要：

在大数据时代,"数据"的作用不可估量,被广泛应用到各个领域,提高了各行各业的生产效率,继而促进了经济的高速发展.同时,由于数据的高效使用,我们的生活方式也在不断改变,其中最值得重视的是我们的消费模式发生了很大的变化,信用消费模式越来越普遍,所以对消费个体进行信用评估也就越来越重要.对个人进行信用评估指的就是对个人的历史信贷数据进行综合分析,判断其是否能够按期还款.文章采用机器学习的方法,先用支持向量机(SVM)算法对个人的信用进行评估,然后再采用遗传算法对支持向量机进行优化(GA-SVM),并进行实证分析.实证结果显示,采用GA-SVM模型对个人信用进行评估的效果比SVM的效果更好.

关键词：支持向量机;遗传算法;GA-SVM;优化算法

所属期刊栏目：50

分类号：F832.4(金融、银行)

在线出版日期：2021-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：87-89