基于BLS-分类器的信用评分研究

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为了有效管理信用风险,金融机构开发出各种定量模型。各种分类方法被用来用于信用评分:区分好的和坏的借款人。但信贷数据集存在不平衡性不进行处理会影响分类器性能,且目前并未用不同分类器对单一信贷数据集进行处理。本文基于BLS算法研究了各类分类器对同一信贷数据集的分类性能问题。首先给出了各分类器的分类原理。接着,基于BLS算法对不平衡信贷数据进行处理,再接着给出了分类器的模型分析,最后,利用各项评估指标对不同分类器性能进行比较。结果显示,随机森林分类器最适合对信贷数据集进行分类,未来可将随机森林作为基分类器开发集
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