典型文献
利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型
文献摘要：
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.
文献关键词：
粗糙集;属性约简;支持向量机;核函数;预测模型
中图分类号：
作者姓名：
吴尚智;王旭文;王志宁;任艺璇
作者机构：
西北师范大学 计算机科学与工程学院,兰州 730070
文献出处：
引用格式：
[1]吴尚智;王旭文;王志宁;任艺璇-.利用粗糙集和支持向量机的银行借贷风险预测模型)[J].成都理工大学学报（自然科学版）,2022(02):249-256
A类：
B类：
粗糙集,银行借贷,风险预测模型,决策表,数据预处理,属性相似度,属性约简,简算,对决,决策规则,预测评价,训练样本,高斯核函数,辅助决策
AB值：
0.209495
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