基于数据挖掘技术的信用卡审批模型研究
针对分类预测建模数据的非对称性,提出一种基于神经网络和决策树技术结合的非对称性数据集合预测分类建模方法,建立了信用卡审批模型.结果表明:增加预测类标识决策属性后,在用不同比例的建模数据集建立的所有模型中,比例为33.33%:66.67%的数据集建立的神经网络模型最好,模型的准确率达到88.49%.
数据挖掘、信用卡、神经网络、决策树、模型
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TP391(计算技术、计算机技术)
2008-07-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
2989-封3