基于数据挖掘的信用评估研究

摘要：

信用如今已经渗透至社会生活、工作之中,信用评估是金融、通讯等服务行业对消费者个体的重要需求.在分析个人信用影响因素及其相关数据建模基础上,改进了应用Logistic回归建模过程中所用到的最速下降法,有效减少了回归建模过程中的迭代次数与迭代时间.原始最速下降法相邻方向是正交的,导致越是靠近极值点步长越小,收敛速度慢;而改进后的最速下降法通过结合上一次的搜索方向确定当前搜索方向,改变了原本锯齿形的曲折搜索路径.为验证所提出方法的有效性和可行性,围绕迭代次数与迭代时间进行了实验验证.验证实验结果表明,改进的最速下降法减少了计算过程中的迭代次数,从而提高了运算效率;针对影响信用数据提供不全的记录,将转移概率矩阵应用于信用评估,可解决未来信用预测评估问题.

关键词：信用评估、最速下降法、Logistic回归、转移概率

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家"863"高技术发展计划项目2006AA01Z201

在线出版日期：2017-09-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：47-51