基于决策树模型的信用风险等级预测

摘要：

随着我国经济的迅速发展,信贷业务已经成为银行等金融机构的主要业务之一,而对个人信用的评估更是银行等金融机构贷款业务的重要组成部分之一.但是如何准确、高效地预测借款人的信用成了金融领域从业人员亟待解决的问题.在人工智能时代,利用机器学习运算法则预测人们的信用等级已变得越来越重要,本文利用已有的数据,运用机器学习算法中的五种模型,通过建模对中国、日本、澳大利亚和德国四个国家的人们的信用等级进行预测,以准确率和F1score作为评价标准,得出五种模型对信用预测的准确率,并重点介绍了决策树模型的定义与结构、原理,以及决策树的构建和算法.结果表明,决策树算法模型对信用预测的准确率相对较高且最稳定.

关键词：人工智能、机器学习、信用预测、决策树模型

分类号：F832.4(金融、银行)

在线出版日期：2022-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：202-205