基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估研究

作     者：范彦勤 黄海午 杨智凯 FAN Yanqin;HUANG Haiwu;YANG Zhikai

作者机构：桂林航天工业学院理学院广西桂林541004 桂林航天工业学院科技处广西桂林541004 

基　　金：2021年度广西教育厅高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于机器学习的个人信用评估研究”(2021KY0796) 

出 版 物：《桂林航天工业学院学报》 (Journal of Guilin University of Aerospace Technology)

年 卷 期：2022年第27卷第4期

页      码：573-579页

摘      要：基于个人信用评估数据的不平衡、高维、非线性等特性,数据集的选取和优化显得尤为重要,文章设计了基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估模型。首先在数据平衡、特征编码和特征选择的基础上,实现数据集的优化,降低特征维度,简化模型的输入;然后,在树增强贝叶斯分类器上建立信用评估模型;最后以德国信用数据进行实证研究。结果表明,基于特征工程和树增强贝叶斯网络模型降低了复杂度,并有效提升了分类精度,模型稳健性较好。

主 题 词：个人信用评估 特征工程 树增强贝叶斯网络 

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 020204[020204] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1009-1033.2022.04.020

馆 藏 号：203116275...