【摘 要】
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信用卡对于银行来说是高收益和高风险并存的业务,伴随信用卡业务发展的是各大银行都在利用网络和移动端的数据来建立客户的信用评分系统。如何从客户所填的资料里对客户进行
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信用卡对于银行来说是高收益和高风险并存的业务,伴随信用卡业务发展的是各大银行都在利用网络和移动端的数据来建立客户的信用评分系统。如何从客户所填的资料里对客户进行信用评估、如何鉴别所填资料的真假性及应该要求客户填什么类型的资料等对银行来说是至关重要的。本文基于2005年台湾信用卡客户数据,建立Lasso-Logistic及随机森林模型来探索影响客户信用的关键因素,包括个体特征及某些客观特征,通过比较模型的预测准确度以及F得分等指标来选择预测效果更优的模型对银行信用卡违约进行预测分析。信用卡违约预测模型的建立
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