SPSS Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用
基于聚类和支持向量机的个人信誉评估方法
０ 引言
随着社会经济的发展， 银行的个人信贷 的规模 不断扩大。银行对于客户提 出的贷款 申请 ， 需要做 出批准与否的决定。根据客户提供的基本信息和以 往的资料记录（ 例如： 姓名、 家庭住址、 年龄、 每月收 入、 职业、 信用卡消费记录、 以往贷款还贷记录等） ， 采用科学的决策方法对客户 的信用进行评估 ， 以此 来决定是否对该客户发放贷款。但是当前 国内商业 银行的个人信贷起步较晚 ， 风险管理手段与方法较 为落后 ， 缺少科学有效的个人信誉评估方法， 严重阻 碍了个人信贷业务的发展， 影响了社会信贷消费的 发展。通过合理的个人信誉评估方法 ， 可以更加精 确快速的评估个人的信贷风险， 扩大个人消费信贷
基于机器学习的客户信用评分模型及信贷决策技术研究
基于机器学习的客户信用评分模型及信贷决策技术研究随着金融科技的迅速发展和普及，信贷行业面临着越来越多的挑战和机遇。
为了有效管理风险、提高信贷决策的准确性和效率，金融机构采用基于机器学习的客户信用评分模型成为了一种趋势。
本文将研究基于机器学习的客户信用评分模型及信贷决策技术，探讨其优势、挑战和应用。
一、基于机器学习的客户信用评分模型1. 传统信用评分模型传统的信用评分模型主要基于统计学方法，依赖人工选择和设计的特征，如借款人的年龄、性别、婚姻状况、收入等。
这种模型具有较低的预测准确性和灵活性。
2. 机器学习在信用评分中的应用机器学习是一种从数据中学习和预测的方法，其在信用评分领域可以利用大量的历史数据进行模型训练和预测。
通过分析借款人的行为数据、社交网络数据、消费数据等多种数据源，机器学习可以自动地识别出潜在的关联和模式，提高信用评分的准确性。
3. 常见的机器学习算法在基于机器学习的客户信用评分模型中，常见的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等。
这些算法可以根据借款人的特征和历史数据进行训练，并生成用于评估客户信用的模型。
4. 数据预处理和特征选择在构建客户信用评分模型之前，需要对原始数据进行预处理和特征选择。
预处理包括数据清洗、缺失值处理等，特征选择则是选择对信用评分有贡献的特征。
通过这些步骤，可以提高信用评分模型的准确性和鲁棒性。
二、信贷决策技术研究1. 基于机器学习的信贷决策技术基于机器学习的信贷决策技术可以根据客户信用评分模型生成的信用评分，辅助金融机构做出信贷决策。
这种技术可以通过自动化的方式对大量的客户进行信贷评估，提高信贷决策的效率，并减少人工的主观因素。
2. 建立风险预警模型在信贷决策中，风险预警模型起到了非常重要的作用。
通过机器学习技术，可以根据历史数据和客户行为特征，建立风险预警模型，发现潜在的风险客户并及时采取措施，减少信贷违约的风险。
3. 优化信贷流程传统的信贷流程通常需要借款人填写大量的表格和提供各种证明材料，申请过程繁琐且耗时。
SPSS Modeler 决策树对银行行销进行预测
Modeler 决策树之银行行销预测应用分析本文将通过SPSS Modeler 介绍决策树(Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。
通过使用网路公开电销资料建立不同决策树模型，分析、解释并讨论模型结构，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同资料特征选择合适的决策树模型引言随着资讯科技的演进，如何通过方法有效的分析海量数据，并从其中找到有利的规格或资讯已经成为一种趋势。
而决策树演算法是目前在进行数据分析时很常用的分类方法，本文将使用IBM SPSS Modeler 进行实作，介绍决策树(Decision tree) 演算法于银行行销领域的应用实例。
IBM SPSS Modeler 包含多种决策树模型，包括C5.0、C&R Tree、Quest、CHAID。
首先，本文将会简介决策树演算法的基本原理，接着会针对案例数据(网路公开电销数据) 进行初步的数据分析，并套入决策树模型中，分析、解释并讨论最后的结果。
通过本文，您将会了解各种决策树演算法及其不同之处，针对不同数据特征选择适当决策树模型决策树演算法(Decision Tree) 简介决策树演算法的原理决策树演算法是在进行数据挖掘时经常使用的分类和预测方法。
一个决策树的架构，是由三个部分所组成：叶节点(Leaf Node)、决策节点(Decision nodes) 以及分支。
决策树演算法的基本原理为：通过演算法中所规定的分类条件对于整体数据进行分类，产生一个决策节点，并持续依照演算法规则分类，直到数据无法再分类为止。
决策树演算法的比较决策树演算法依据其演算原理以及可适用分析数据类型的不同延伸出多种决策树演算法。
在IBM SPSS Modeler 中，主要提供了四种常用的决策树演算法供使用者选择，分别为：C5.0、CHAID、QUEST 以及C&R Tree 四种。
使用者可依据数据类型以及分析需求的不同，选择适当的决策树演算法进行分析。
基于支持向量机集成的电子商务环境下客户信用评估模型
基于支持向量机集成的电子商务环境下客户信用评估模型【摘要】本文针对电子商务环境下客户信用评估的问题，提出了基于支持向量机集成的模型。
首先介绍了支持向量机在客户信用评估中的应用，然后探讨了集成学习方法在该领域中的优势。
接着详细描述了基于支持向量机集成的客户信用评估模型框架，并解析了特征选择和模型训练过程。
最后进行了性能评估和结果分析，验证了模型在电子商务环境中的实用性和有效性。
也探讨了模型的局限性，并提出了未来研究方向。
本文的研究为电子商务企业提供了一种有效的客户信用评估方法，有望在实际应用中发挥重要作用。
【关键词】支持向量机、集成学习、客户信用评估、电子商务、特征选择、模型训练、性能评估、结果分析、实用性、有效性、局限性、未来研究、结论总结。
1. 引言1.1 研究背景电子商务的快速发展使得客户信用评估成为一项至关重要的工作。
随着互联网的普及和电子商务市场的不断扩大，客户的信用评估对于电子商务企业来说变得尤为关键。
传统的信用评估方法已经不能满足实际需求，因此需要借助先进的技术手段来提高客户信用评估的准确性和效率。
本文将探讨基于支持向量机集成的客户信用评估模型，结合集成学习方法的优势，构建一个全面而有效的信用评估框架。
通过特征选择和模型训练过程的讨论，分析性能评估结果，来验证该模型在电子商务环境下的实用性和有效性。
也会探讨模型的局限性和未来研究方向，为进一步完善客户信用评估模型提供参考。
1.2 研究意义客户信用评估在电子商务环境中具有重要意义。
通过客户信用评估模型，电子商务平台可以更好地识别高风险客户和低风险客户，从而降低欺诈风险，提高交易安全性，并优化用户体验。
客户信用评估模型还可以帮助电子商务平台提高市场竞争力，通过精准的个性化推荐和定价策略，吸引更多客户并提高用户忠诚度。
通过对客户信用评估模型的研究和实践，可以为电子商务平台提供更可靠的风险管理工具，降低经营风险，提升商业价值。
将支持向量机集成应用于客户信用评估领域，有助于推动机器学习技术在电子商务领域的应用和发展，为构建安全、高效、智能的电子商务环境提供有力支撑。
信用评估 两种评估方法
信用评估两种评估方法信用评估是金融领域中的一项重要工作，它通过对个人或企业的信用记录和相关信息进行分析，评估其还款能力和信用风险，以便金融机构和其他合作伙伴能够更准确地判断借款人的信用状况。
本文将介绍两种常见的信用评估方法，包括基于统计模型的评估方法和基于机器学习的评估方法。
一、基于统计模型的评估方法1.1 信用评分模型信用评分模型是一种常见的基于统计模型的信用评估方法。
它通过对历史数据的分析，建立一个数学模型，根据借款人的个人信息、财务状况和信用记录等因素，给出一个信用评分。
这个评分可以帮助金融机构判断借款人的信用等级和还款能力。
常见的信用评分模型包括德国信用评分模型、FICO信用评分模型等。
1.2 逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的基于统计模型的信用评估方法。
它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行建模，预测借款人的违约概率。
逻辑回归模型可以将各个因素的权重进行量化，从而更准确地评估借款人的信用风险。
在建模过程中，需要对数据进行预处理、特征选择和模型训练等步骤。
1.3 判别分析模型判别分析模型是一种常见的基于统计模型的信用评估方法。
它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行分析，建立一个判别函数，根据借款人的特征向量，判断其属于哪个信用等级。
判别分析模型可以通过最大化分类的准确性来评估借款人的信用状况，常见的方法包括线性判别分析和二次判别分析等。
二、基于机器学习的评估方法2.1 决策树算法决策树算法是一种常见的基于机器学习的信用评估方法。
它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行分析，构建一个决策树模型，根据不同的特征判断借款人的信用等级。
决策树算法可以根据数据的特点进行自动分支，从而更准确地评估借款人的信用风险。
2.2 随机森林算法随机森林算法是一种常用的基于机器学习的信用评估方法。
它通过对借款人的个人信息和信用记录等因素进行分析，构建多个决策树模型，并通过投票的方式综合评估借款人的信用等级。
支持向量机在信用评分中的应用方法
支持向量机在信用评分中的应用方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在信用评分中的应用方法备受关注。
信用评分是金融领域中的一个重要任务，它用于评估个人或企业的信用风险，帮助金融机构做出信贷决策。
本文将介绍支持向量机在信用评分中的应用方法，包括数据预处理、特征选择和模型训练等方面。
在信用评分中，数据预处理是一个关键的步骤。
首先，需要收集大量的借款人信息，包括个人背景、职业状况、财务状况等。
然后，对这些数据进行清洗和整理，去除异常值和缺失值，确保数据的质量和完整性。
接下来，可以对数据进行标准化处理，将各个特征的取值范围统一到一定的区间内，以避免某些特征对模型的影响过大。
特征选择是信用评分中的另一个重要环节。
在支持向量机中，选择合适的特征可以提高模型的预测性能。
传统的特征选择方法包括相关系数分析、卡方检验和互信息等。
此外，还可以利用支持向量机自身的特征选择能力，通过计算特征的权重或重要性，选择对模型有贡献的特征。
特征选择的目标是保留对信用评分有预测能力的特征，同时去除冗余和无关的特征，以提高模型的泛化能力。
在进行模型训练之前，需要将数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于模型的参数估计和调优，而测试集用于评估模型的性能。
支持向量机是一种监督学习算法，它通过构建一个超平面来划分不同类别的样本。
在信用评分中，可以将好坏客户作为两个类别，利用支持向量机学习一个分类模型。
为了提高模型的性能，可以使用交叉验证的方法选择合适的超参数，如惩罚系数和核函数类型。
模型训练完成后，可以使用测试集评估模型的性能。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确率和F1值等。
准确率表示模型正确预测的样本比例，召回率表示模型正确预测为正样本的比例，精确率表示模型预测为正样本的样本中真正为正样本的比例，F1值是综合考虑准确率和召回率的指标。
通过对模型的评估，可以判断模型的预测能力和稳定性，从而为信用评分提供参考依据。
支持向量机在银行客户信用评估中的应用
第7卷 第8期 2007年4月1671 1819(2007)08 1624 04科 学 技 术 与 工 程Sc i ence T echno logy and Eng i neer i ngV o l 7 N o 8 A pr 20072007 Sc i T ech Engng支持向量机在银行客户信用评估中的应用汪晓玲(西北工业大学软件与微电子学院 西安710065)摘 要 贷款业务是银行极为重要的资产业务,构建一个适用的客户信用评估模型十分重要。
由于近年来在智能学习系统领域发展起来的新理论,并引入小样本学习的通用学习算法 支持向量机(Support V ec tor M ach i nes,简称SVM),建立银行客户信用评估模型。
由于在统计学习理论中的结构风险最小化的S VM算法,克服了传统信用评估模型中的过拟合和局部最优的缺点。
同时,通过在模型中采用核函数,有效地解决了线性不可分问题。
因此,使得基于这种技术的评估模型具有较强的实用性。
通过与神经网络模型的比较,证实了该方法用于风险评估的有效性及优越性。
关键词 银行客户信用评估 支持向量机 分类中图法分类号 TP301 6; 文献标识码 B客户信用评价问题本质上是一个模式识别问题,一般将客户按是否能够按期还本付息分为两类:即不违约者 好!客户和违约者 坏!客户。
根据历史上若干客户的资信信息提取违约及不违约者的特征,总结分类规则,建立数学模型,以实现对客户模式识别的目的。
国外对于信用评估的研究约有50多年的历史,发展了统计评估和非统计评估两大类方法。
统计评估方法主要包括判别分析(MDA)、线性回归、非线性回归、Log it模型[1]以及非参数统计中的k-近邻判别分析方法等。
非统计评估方法包括线性规划、整数规划、人工神经网络、进化算法、专家系统等[2]。
MDA最大优点是具有较好的解释性和简明性,但需满足实际中难以满足的正态、等协方差的条件。
尽管二次判别分析(ODA)模型可解决等协方差阵问题,但却不满足正态性假定;并且,当数据样本少、维数高时ODA的性能明显下降;而样本少、维数高是目前信用数据的显著特点。
课题论文：基于支持向量机集成的电子商务环境下客户信用评估模型
83000 电子商务论文基于支持向量机集成的电子商务环境下客户信用评估模型在电子商务飞速发展的今天，参与到电子商务活动中的人也越来越多。
为了能够给电子商务活动的开展营造一个良好的氛围，国家相关部门对与电子商务相关的配套设施和法律法规等进行了不断优化与完善，但由于执行力度不够，从而导致仍有很多问题制约了电子商务的发展，信用问题就是其中最主要的一项。
通过对基于支持向量机集成的电子商务环境下客户信用评估模型的研究，可以为日后电子商务客户信用的评价工作提供一定的参考依据，进而更好的促进我国电子商务行业的可持续发展。
1 基于模糊积分支持向量机集成1.1 Bagging个体生成Bagging个体生成主要是以可重复采样为基础，对训练集的选取通常是在原始训练集中随机抽取产生的，训练集的规模与原始训练集相当，训练集允许重复选取。
这样一来，同一示例就会在不同的训练集中出现，同样也会有一部分示例没有出现的情况。
随着训练集选取内容的不断增加，Bagging分类器集成的差异度也会随之增加，从而促进了泛化能力的进一步提升。
1.2 基于模糊积分的结论生成模糊积分基本理论是基于支持向量机集成的客户信用评价模型的基本理论。
所谓模糊积分理论，主要指的是设X 为一有限集合，若集合函数g：2X→[0，1]满足g（X）=1、g（A）≤g（B），那么我们便将g视为一个模糊测度。
如果g在满足上述条件的基础上，还满足等式g （AUB）=g（A）+g（B）+λg（A）g（B），那么我们就将其称为测度或Sugeno，记为gλ。
在模糊积分理论下，对模糊积分的计算，首先需要明确模糊密度。
通常情况下，模糊密度的产生是由专家设定的，也可以通过训练数据产生。
2 模糊密度确定方法通过模糊积分理论的介绍我们能够看出，在基于模糊积分的多分类集成中，对于各个子支持向量分类器重要性的模糊密度值的确定是非常重要的。
鉴于此，本文采用混淆矩阵的方法来对评估模型中所涉及的模糊密度值进行确定，用子分类器各自的训练集对各个子分类器进行测试，进而得到与之相对应的混淆矩阵。
支持向量机在企业信用评级中的应用方法
支持向量机在企业信用评级中的应用方法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的机器学习算法，它在企业信用评级中有着广泛的应用。
本文将探讨支持向量机在企业信用评级中的应用方法，并讨论其优势和局限性。
首先，支持向量机通过将数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来分隔不同类别的数据。
在企业信用评级中，我们可以将企业的各种指标作为特征，例如财务指标、经营指标等，然后使用支持向量机来构建一个分类模型，对企业进行信用评级。
其次，支持向量机在企业信用评级中的应用方法包括特征选择、模型训练和模型评估。
在特征选择方面，我们需要从众多指标中选择出最具代表性的特征，以提高模型的准确性和可解释性。
可以使用相关性分析、主成分分析等方法来进行特征选择。
在模型训练方面，我们需要选择适当的核函数和参数，以确保模型能够对不同类型的企业进行准确分类。
在模型评估方面，我们可以使用交叉验证、混淆矩阵等方法来评估模型的性能，并对模型进行调优。
支持向量机在企业信用评级中的应用具有一定的优势。
首先，支持向量机能够处理高维数据，并且在处理小样本数据时表现出较好的泛化能力。
这对于企业信用评级来说非常重要，因为企业的财务数据通常是高维的，并且可用的数据样本往往有限。
其次，支持向量机能够处理非线性问题，通过使用核函数将数据映射到高维空间中，可以更好地处理非线性关系。
这对于企业信用评级来说也非常重要，因为企业的信用状况通常受到多种因素的影响，这些因素之间可能存在复杂的非线性关系。
然而，支持向量机在企业信用评级中也存在一些局限性。
首先，支持向量机的计算复杂度较高，特别是在处理大规模数据时。
这可能会导致模型训练和预测的时间较长。
其次，支持向量机对参数的选择较为敏感，需要进行反复调优。
这对于一些非专业人士来说可能会带来一定的困扰。
因此，在使用支持向量机进行企业信用评级时，需要谨慎选择模型参数，并结合实际情况进行调整。
基于SVM的信用风险评估模型构建
基于SVM的信用风险评估模型构建一、介绍随着金融业的迅速发展和信用卡市场的壮大，银行和金融机构需要对信用风险进行准确评估，以保证自身的健康和稳健。
不同于传统的评估方法，基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的信用风险评估模型，通过从大量的客户数据中学习特征和模式，实现对信用风险的准确预测，并对金融机构的信贷业务提供重要的决策支持。
本文将介绍基于SVM的信用风险评估模型的构建方法。
二、数据预处理在构建和训练SVM模型前，需要对原始数据进行预处理。
首先，需要对原始数据进行清洗和去噪，去掉一些无用和重复的数据。
其次，需要对数据进行特征工程，确定评估所需的关键特征。
通常，信用评估的特征包括客户的基本信息、信用历史、收入和支出情况、财务状况和债务信息等。
在特征工程过程中，可以使用统计学方法和数据挖掘技术，如主成分分析（PCA）和因子分析，减少特征的维度和冗余信息。
三、模型训练SVM是一种基于学习理论的分类器，其核心思想是通过构造一个最优的超平面（即能够将不同分类的数据点分割开的平面），对数据进行分类。
在信用风险评估中，SVM可以将客户的信用分为好坏两类，从而帮助银行和金融机构做出更为准确的决策。
SVM模型的训练通常可以通过以下几个步骤实现。
1. 样本数据选择首先需要选择合适的样本数据，通常需要数据集具有代表性和多样性，充分反映不同类型的客户和信用状况。
2. 核函数选择SVM模型的最终分类效果受到核函数的选择影响较大。
常见的核函数有线性核、多项式核和径向基函数（RBF）核等。
不同的核函数适用于不同类型的数据集和分类问题。
3. 模型参数选择SVM模型中存在一些参数，如惩罚系数C和核函数参数γ，需要在模型训练前进行调优。
通常可以使用交叉验证方法和网格搜索算法等技术，对参数进行自动选择和优化。
4. 模型训练和评估模型训练与评估通常需要采用分割样本集和训练集的方式进行。
将数据集按一定比例分为训练集和测试集，分别用于模型的训练和测试，以评估模型的性能。
支持向量机在信用评估中的应用
支持向量机在信用评估中的应用随着社会的发展，借贷需求愈加重要，信用评估也变得越来越重要。
然而传统的信用评估方法往往存在着一些问题，例如过度依赖客户历史数据，忽略了一些潜在的变数等等。
这些问题导致传统评估方法在处理复杂高维数据时可能无力胜任。
这时，支持向量机作为一种新型的机器学习工具，被广泛应用于信用评估领域。
支持向量机是在模式识别和监督学习中广泛使用的一种学习方法。
在信用评估领域中，支持向量机的主要目的是识别客户是否具有偿还能力和稳定性。
支持向量机以归纳推理为基础，建立起一个高维的超平面，用于对客户信用能力进行分类。
这个超平面被称作“决策边界”，因为它在支持向量机算法中起着至关重要的分类作用。
支持向量机在信用评估中的应用主要分为两个阶段：训练模型和预测模型。
训练模型是使用繁重的历史数据，通过支持向量机算法来训练一个利用已知变量预测新变量的模型，从而在信用评估领域中对新的用户表现进行预测。
预测模型是使用训练模型所得到的结构进行分类以及评估新的客户数据。
通过评估新的客户数据，可以对客户的信用值进行预测，从而提高信用评估的准确度。
支持向量机在信用评估中的应用，有一些优秀特性。
首先，支持向量机能够更准确地模拟复杂和非线性的关系。
其次，支持向量机不受特征空间维数的限制，甚至可以处理高维度数据。
再次，支持向量机参数调整灵活，具有较好的鲁棒性和可解释性。
因此，支持向量机在信用评估中有着巨大的应用潜力。
当然，支持向量机在信用评估中的应用也存在着一些问题。
一方面，支持向量机需要大量数据预处理，同时要求数据独立同分布。
另一方面，在建立模型时，支持向量机需要进行大量的超参数调整。
此外，建立支持向量机模型的过程也相对较为复杂。
尽管如此，随着现代计算机硬件和算法的不断改进，这些问题相信会逐渐得到解决。
总之，支持向量机在信用评估中的应用已经初见成效，但依然还有提高的空间。
未来我们还需要在数据集的处理、模型建立和算法参数调整等方面加强研究，为信用评估提供更加精确和可靠的辅助手段。
数据建模分析技术IBMSPSSStatistics建模实训之银行信贷风险评价
数据建模预分析技术
数据建模分析技术 IBM SPSS Statistics 建模实训之银行信贷风险评估
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数据建模分析技术
数据建模预分析技术： – 基础概念：样本和总体，集中趋势，离散趋势，数据分布 – 描述统计方法 – IBM SPSS Statistics中的描述统计的应用 • 1.菜单分布 • 2. 呈现数据中某个或某几个变量数据的集中趋势统计量以及离散趋势统计量 • 3. 展现数据分布 • 4.初步探索数据之间的关系
数据建模预分析技术
3. 展现数据分布（cont） P-P图 和Q-Q 图
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数据建模预分析技术
4.初步探索数据之间的关系 探索
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数据建模预分析技术
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险
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面
结 果 展 示
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数据建模预分析技术
2. 呈现数据中某个或某几个变量数据的集中趋势统计量以及离散趋势统计量 描述
操 作 界 面
结 果 展 示
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数据建模预分析技术
2. 呈现数据中某个或某几个变量数据的集中趋势统计量以及离散趋势统计量 频率
数据建模预分析技术
4.初步探索数据之间的关系 图表构建器
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数据建模分析技术
基于SVM优化算法的银行个人信贷评估
基于SVM优化算法的银行个人信贷评估陈思含;蒋钰洁【摘要】对于银行来说,客户的信用直接影响着他们的收入.如果大量客户违约,银行将面临大量坏账损失;如果能在贷款之前识别出可能违约的客户,就可以帮助银行减少这部分坏账损失.本文针对个人信用评估中的一些关键因素,建立了基于支持向量机(SVM)的分类模型,判别正确率有78.0645％;经交叉验证法寻求最优惩罚参数c和最优核函数参数g后,正确率达到80％;遗传算法优化SVM后正确率也达到80％;粒子群算法优化SVM后正确率达到80.6452％.通过本文可以看到多种SVM 优化算法在银行个人贷款信用评估中的巨大应用前景.【期刊名称】《产业与科技论坛》【年(卷),期】2018(017)022【总页数】2页(P70-71)【关键词】信贷评估;支持向量机;交叉验证;遗传算法;粒子群算法【作者】陈思含;蒋钰洁【作者单位】贵州财经大学数学与统计学院;贵州财经大学数学与统计学院【正文语种】中文一、研究背景对于银行来说，客户的信用直接影响到他们的收入。
如果大量客户违约，银行将面临大量坏账损失，导致利润下降甚至亏损。
银行信用风险管理的基础是信用评价，只有科学、客观地进行风险评估，才能更深入地把握信用风险，从而促进商业银行的盈利。
目前，银行评估个人信用的方法主要分为定性评估和定量评估。
前者主要是基于银行信贷员的专业知识和业务经验来确定个人信用评级，这显然更多地依赖主观因素，其科学性和客观性值得怀疑。
后者则根据个人客户的资料，利用评分卡或信用评分模型等工具进行分析，常见方法有logistic分类模型、决策树和神经网络模型。
本文根据“锦途杯”大数据竞赛中的部分银行个人信贷数据，通过机器学习，建立信用违约预测模型来预测客户是否会违约。
本文涉及到的模型是在台湾大学林智仁教授等开发设计的LIBSVM工具箱上实现的。
本文数据中的自变量为年龄、教育、工龄、收入、负债率、信用卡负债和其他负债，因变量为是否存在贷款违约的情况。
银行机构客户信用风险评估模型构建
银行机构客户信用风险评估模型构建随着经济的快速发展，银行机构客户信用风险评估越来越成为金融机构的重要工作之一。
银行机构为了降低风险，提高盈利能力，构建科学合理的客户信用风险评估模型至关重要。
本文将从客户信用风险评估模型的构建方法、特征选择、实现过程及模型性能评估等几个方面进行探讨。
一、客户信用风险评估模型构建方法客户信用风险评估模型依据的是客户违约概率和违约损失两个维度，再根据客户行为、财务情况、经营状况等因素进行评估。
根据收集的数据和特征，可以选择不同的建模方法，主要包括：逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
逻辑回归模型是一种广泛应用的建模方法，其适用于二分类问题，通常基于最大似然估计构建模型，可解释性较强。
决策树模型是以决策过程为基础的模型，其可以根据不同的特征构建不同的树形结构，方便理解和解释。
支持向量机模型是一种二分类模型，通过最大化间隔实现分类，具有很强的泛化能力。
神经网络模型具有非常强的表达能力，可以表达非线性关系。
二、特征选择对于客户信用风险评估模型的构建来说，特征选择是非常重要的一个环节。
可以根据领域知识、相关理论以及实际业务情况来选择相应的特征进行建模。
特征选择既可以通过人工方式进行，也可以使用算法自动选择。
常用的特征选择算法有：卡方检验、互信息、皮尔逊相关系数等。
三、实现过程客户信用风险评估模型的实现过程主要包括数据预处理、特征工程、模型建立、模型训练、模型评估等步骤。
数据预处理包括数据清洗、数据规范化等。
特征工程旨在从原始数据中提取有用的特征，以便使用算法更好地建模和预测。
模型建立需要选择相应的算法，对于不同的算法需要根据具体情况进行调参。
模型训练是指使用训练数据对模型进行学习，根据不同的算法选择相应的学习方式和损失函数。
模型评估是指使用测试数据对模型进行评估，评估指标包括：准确率、召回率、F1值等。
四、模型性能评估模型性能评估是评价模型优劣的关键步骤，主要包括：AUC、KS值、ROC曲线等。
支持向量机在个人信用评估中的应用
程度。引进一个惩罚参数 C 作为调整间隔最大化和误 差最小化这两个目标的平衡点。问题可以描述成以下 的形式: m in
[ 1~ 3]
法可能不存在模型参数的最大似然估计。神经网络法 能够有效地 解决 非 正态 分布 和非 线 性的 信用 评估 问 题, 效果比判别分析和 L og istic 回归 方法好 的基于神经网络的覆 盖算法
[ 7] [ 6]
, 如 陈艳
, 葛继 科的 基于决 策树
[ 8]
- 神经网络模型的近邻聚类算 法
[14]
, 已经有 学 者 提 出把 统 计 方法、 非 参 数 统计 方
[ 4]
法、 人工智能等方 法用于 信用 评估中
。 统计方 法应
持向 量分 类方 法, 准 确率 达到 了 84. 22%
, 可见 支
[ 15 ]
用较广泛, 如判别分析和 L og istic 回 归等, 但它 们的缺 点是线性判别分析法需要数据满足正态和等协方差的
jபைடு நூலகம்
s . t .
i= 1
yi
i
i
= 0 , l
* 1 *
0, i = 1,
*
函数较合适, 目前没有统一的定论 ,
* l
[16]
。文章将利用实
可求 得最 优解:
l
= (
,
) , 再计 算出
* j
T
验的方法来确定适合本数据集的核函数。 参数 的 选 取 也 是 影 响 模 型 好 坏 的 一 个 重 要 方 面
, 但神经网 络法容
[ 9]
易陷入局部极小点, 易出现 过学习 现象 识别 问 题的 方 法 率为 76% 左右
[ 1 3] [ 10~ 12]
信用评估 两种评估方法
信用评估两种评估方法信用评估：两种评估方法引言概述：信用评估是指通过对个人或者组织的信用状况进行评估，以确定其偿还债务的能力和意愿。
信用评估在金融行业、商业交易和借贷活动中起着重要的作用。
本文将介绍两种常见的信用评估方法，并详细阐述它们的特点和应用领域。
一、基于统计模型的信用评估方法1.1 逻辑回归模型逻辑回归模型是一种常用的统计模型，它通过建立一个线性模型，并将其映射到一个概率值，来预测个人或者组织的信用状况。
该模型通过对历史数据进行训练，学习出一组权重，用于预测新的信用评估结果。
逻辑回归模型的优点是简单易懂，计算效率高，适合于大规模数据集。
然而，它在处理非线性关系和高维数据时可能存在一定的局限性。
1.2 决策树模型决策树模型是一种通过构建一个树状结构来进行分类的方法。
在信用评估中，决策树模型可以根据一系列特征值，如年龄、收入、负债情况等，将个人或者组织分为不同的信用等级。
决策树模型的优点是易于理解和解释，可以处理非线性关系，同时对缺失数据有一定的容忍度。
然而，决策树模型容易过拟合，需要对模型进行剪枝和优化。
1.3 支持向量机模型支持向量机模型是一种常用的机器学习方法，它通过将数据映射到高维空间，并在该空间中找到一个最优的超平面来进行分类。
在信用评估中，支持向量机模型可以根据一系列特征值，将个人或者组织分为不同的信用等级。
支持向量机模型的优点是对于高维数据和非线性关系有很好的适应性，同时对于异常值和噪声有一定的鲁棒性。
然而，支持向量机模型在处理大规模数据集时可能存在一定的计算复杂度。
二、基于人工智能的信用评估方法2.1 神经网络模型神经网络模型是一种摹拟人脑神经元工作原理的计算模型。
在信用评估中，神经网络模型可以通过构建多层神经元网络，从而实现对个人或者组织的信用评估。
神经网络模型的优点是可以处理复杂的非线性关系，对于大规模数据集有一定的适应性。
然而，神经网络模型的训练过程需要大量的计算资源和数据，同时对于模型的解释性较差。
支持向量机在信用评级中的应用
支持向量机在信用评级中的应用一、背景介绍现代金融业已经扮演着越来越重要的角色，借贷是金融业中的一个重要环节。
针对信用评级，支持向量机把数据以一个高维空间的形式表示，进而建立一个分类器，该分类器可以分辨出环境中的不同分类。
二、支持向量机（SVM）对信用评级的应用1、信用评级概述信用评级是指通过分析特定借款者的信用历史和能力评估其偿还借款的潜力。
信用评级的结果可以反映借款者偿还借款的能力和财务状况。
根据评级结果，银行和其他金融机构可以决定是否批准借款申请，并根据潜在风险与合适的利率对借款人收取适当的风险溢价或折扣。
2、支持向量机简介支持向量机算法是一个二分类器，可以被用于分离两个已知数据集。
SVM方法不依赖于数据的分布，选择不同的核函数，会得到不同准确性的模型。
SVM从支持向量的数量决定数据的维数。
这些支持向量是数据点的一些子集，它们在分离超平面的构建中发挥着关键的作用。
3、SVM对信用评级的应用SVM是一种高效的分类算法，因为它具有高准确度和低计算复杂度。
对信用评级来说，SVM对较少的特征变量和大量的观察样本很有效。
SVM的计算量比传统方法更少，因此，这种模型在大数据处理中表现良好。
SVM还具有迭代优化和检证技术。
在评估用户的信用历史和信用状况时，SVM可以帮助金融机构做出更好的决策。
4、SVM在信用评级中的优势（1）SVM在准确度方面的优势：SVM模型的精度一般很高，因为它能应用于不同大小的数据集，降低过度适配的风险。
SVM 准确性的高度来源于它的分类方法，这种方法对样本间的距离和数据分布形式敏感，从而可以在高维空间中更准确地找到分类边界。
（2）SVM在计算效率方面的优势：SVM方法具有线性可处理的属性；同时，在使用核变换扩展到非线性分类时，它也具有高效的计算性能。
SVM的计算量比传统方法更少，因此，在处理大型信用评级数据方面表现良好。
SVM方法可以节省模型训练的时间和成本，提高模型的训练速度和导入效率。
数据挖掘SPSSMODELER教程第二十五课：信用风险评估
项目概要
根据C公司（第四课中的“CREATION-Y”公司）的《C公司信用管理建设立项书》，分解子项目， 其中一个子项为《信用风险评估》。C公司经过自制外购分析，决定该子项外包，并经公开招标， 确定中标方。 C公司希望通过该子项，建立对现有客户的信用行为建立评估规则，以识别出信用不良，或信用风 险较大的客户，谨慎合作，以减少应收账款数量，改善资金回笼。 调研与摸底： 1、《信用风险评估》子项所需客户信用数据，可从唯一数据库全字段抽取（数据标准化工作由C 公司完成）； 2、C公司已拥有正版Modeler软件，该评估流程每月执行一次； 3、交付成果至少包含Modeler挖掘数据流（模型输出必须具有实际业务理解）、模型质量报告、 业务匹配评估等实际交付组合； 4、模型计算精度高于95%，解释业务数据准确率高于90%； 5、该子项预算60万人民币（为总价合同，以转账支票支付），需在2个月内成功交付，在保证项目 质量的前提下，成本优先，项目宽展期不超过1个月。
SPSS Modeler 数据挖掘项目
第二十五课：信用风险评估
实例解读方法
1、课前给出数据和项目概要，请各位朋友以高级数据分析师/高级项目管理 的角色，分析策划项目。 2、讲解项目时： 解释Modeler数据流； 讲解项目经验教训； 简单补充相关项目管理技术工具；
策划小提示： 1、技术、业务、管理相结合，不能轻视业务和管理，不能技术崇拜。 2、尊重客观数据、客观环境，尊重主观理解、经验解读。
项目策划
策划项目范围基准（需求翻译、追踪、工作包/辞典分解）、成本基准、进度基准、质量基准； 考察数据逻辑、质量； 根据交付要求，策划建模过程，选择建模技术； 评估模型成本收益； 业务、技术、用户一起评估业务匹配度； 确定最终模型，进入交付成果组； 实现项目约定的其它交付成果； 交付项目； 收尾。
SPSS Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用
Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用本文要介绍的预测分析模型是“支持向量机模型”，我们将为大家简要介绍支持向量机模型的理论，然后结合IBM SPSS Modeler 产品详细讲述如何利用支持向量机模型来解决客户的具体商业问题—银行如何评估客户信用银行典型案例商业银行个人信用评估就是根据个人信息和借贷记录等历史数据，判断个人信用，它是保证信贷安全的重要一环。
但是商业银行用于信用评估的数据往往具有特性不稳定，历史样本容量较小，指标较多，呈明显的非正态分布。
这些特点导致很难利用一般的统计技术进行有效的评估。
支持向量机模型( 简称SVM) 能够很好的处理此类数据，进行有效的信用评估。
本文介绍了SVM 的基本概念以及Modeler 中使用SVM 进行信用评估的基本步骤和方法，并对结果进行分析和应用支持向量机模型简介支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM) 是一项功能强大的分类和回归技术，可最大化模型的预测准确度。
与其他常用模型不同，SVM 一个优势就是能很好的处理小样本，高维数，非正态的数据。
SVM 的工作原理是将原始数据通过变换映射到高维特征空间，这样即使数据不是线性可分，也可以对该数据点进行分类。
之后，使用变换后的新数据的进行预测分类。
例如，图 1 中的数据点落到了两个不同的类别中，可以用一条曲线分隔这两个类别。
对数据使用某种数学函数变换后，可以用超平面定义这两个类别之间的边界。
图 1. 数据变换后线性可分示意图用于变换的数学函数称为核函数。
IBM SPSS Modeler 中的SVM 支持下列核函数类型：∙线性∙多项式∙径向基函数(RBF)∙Sigmoid如果数据的线性分隔比较简单，则建议使用线性核函数。
在其他情况下，应当使用其他核函数。
在所有情况下，最好尝试使用不同的核函数，才能从中找出最佳模型，因为每一个函数均使用不同的算法和参数。
回页首使用IBM SPSS Modeler 支持向量机模型评估客户信用IBM SPSS Modeler 中的SVM 提供了可视化的操作方法，具有界面友好，操作方便的特点。
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Modeler 支持向量机模型评估银行客户信用本文要介绍的预测分析模型是“支持向量机模型”，我们将为大家简要介绍支持向量机模型的理论，然后结合IBM SPSS Modeler 产品详细讲述如何利用支持向量机模型来解决客户的具体商业问题—银行如何评估客户信用银行典型案例商业银行个人信用评估就是根据个人信息和借贷记录等历史数据，判断个人信用，它是保证信贷安全的重要一环。
但是商业银行用于信用评估的数据往往具有特性不稳定，历史样本容量较小，指标较多，呈明显的非正态分布。
这些特点导致很难利用一般的统计技术进行有效的评估。
支持向量机模型( 简称SVM) 能够很好的处理此类数据，进行有效的信用评估。
本文介绍了SVM 的基本概念以及Modeler 中使用SVM 进行信用评估的基本步骤和方法，并对结果进行分析和应用支持向量机模型简介支持向量机(Support Vector Machine, 简称SVM) 是一项功能强大的分类和回归技术，可最大化模型的预测准确度。
与其他常用模型不同，SVM 一个优势就是能很好的处理小样本，高维数，非正态的数据。
SVM 的工作原理是将原始数据通过变换映射到高维特征空间，这样即使数据不是线性可分，也可以对该数据点进行分类。
之后，使用变换后的新数据的进行预测分类。
例如，图 1 中的数据点落到了两个不同的类别中，可以用一条曲线分隔这两个类别。
对数据使用某种数学函数变换后，可以用超平面定义这两个类别之间的边界。
图 1. 数据变换后线性可分示意图用于变换的数学函数称为核函数。
IBM SPSS Modeler 中的SVM 支持下列核函数类型：∙线性∙多项式∙径向基函数(RBF)∙Sigmoid如果数据的线性分隔比较简单，则建议使用线性核函数。
在其他情况下，应当使用其他核函数。
在所有情况下，最好尝试使用不同的核函数，才能从中找出最佳模型，因为每一个函数均使用不同的算法和参数。
回页首使用IBM SPSS Modeler 支持向量机模型评估客户信用IBM SPSS Modeler 中的SVM 提供了可视化的操作方法，具有界面友好，操作方便的特点。
此节，介绍如何使用IBM SPSS Modeler SVM 评估客户信用。
操作步骤分为：∙创建基本流（Modeler Stream），建立模型；∙测试模型，分析结果；∙用不同的核函数建模，比较并选择合适的模型；∙运用选定的模型来评估客户信用。
我们使用UCI Machine Learning Repository 上公开的商业银行客户信用记录作为数据集进行演示。
该数据集由1000 条个人信用记录组成，每条记录均包含一组个人信息值，其中包括对客户信用的评估结果。
1000 条记录保存在CreditData.csv 文件中，从1000 条记录中抽出一部分用于演示用选定的模型评估客户信用，将这部分数据保存到CreditData4Estimate.csv 文件中。
创建基本流（Modeler Stream），建立模型图 2. 基本流建模图基本流如图 2 所示，创建步骤如下1) 添加源数据—选择合适的数据创建新流，命名为SVM.str。
从“源”选项卡中添加一个“可变文件”节点到SVM.str，从“输出”选项卡中添加一个“表”节点到流，并将“表”节点连接到“可变文件”节点。
打开“可变文件”节点，导入客户信用数据CreditData.csv。
运行“表”节点，显示源文件中数据，如图3 所示。
数据有22 个字段，1000 条记录。
ID 字段为客户标志符。
每个客户的信息包含在从StatusChkAccount到Foreigner的字段中。
Class字段表示信用评级，取值为良( 值=1) 或者差( 值=2)。
图 3. 源数据图2) 设置类型—选择用作预测的变量和目标变量从“字段选项”选项卡中添加一个“类型”节点到SVM.str, 并将它连接到“可变文件”节点之后，打开“类型”节点，并单击[ 读取值] 按钮。
获得数据集描述，如图4 所示。
图 4. 源数据类型描述图本模型，希望预测Class的值( 此字段只有 2 个值，即良(=1) 还是差(=2))。
在“类型”设置界面中，单击Class字段的“测量”列，将其改为“标志”，将Class的角色设置为“目标”;ID字段作为个人标识符，不会对建模和预测产生影响，不会用作预测变量或模型的目标，将其角色设置为“无”; 其他字段作为特征字段用作预测变量，因此将其角色设置为“输入”。
3) 添加分区—选择建模的数据和测试模型的数据为了建立模型( 即训练模型)，同时测试模型，需要把数据集CreditData.csv 分为两部分，一部分用于建立模型，另一部分用于测试新建模型。
分区节点通过在源数据表中添加一个字段，根据字段的不同取值，将数据分区。
“分区”节点最多可以将数据分为三部分，分别用于训练、测试和验证。
从“字段选项”选项卡中添加“分区”节点到流，将其连接到“类型”节点，打开“分区”节点，使用默认设置。
默认分为“训练”和“测试”两个分区，大小分别50%。
选择“设置随机种子数”表示分区是随机分区的。
图 5. 分区节点图添加“表”节点并连接到“分区”节点之后。
运行“表”节点，如图 6 所示，“分区”字段被加入到表中。
图 6. 添加分区字段的数据图4) 添加“建模”节点—建模从“建模”选项卡中添加“SVM”节点，并连接到“分区”节点之后。
双击“SVM”节点，设置属性。
“字段”选项卡默认选中“使用类型节点设置”。
在“模型”选项卡中，如图7 左所示，选中“自定义”选项，在相邻的文本字段中键入class-rbf 作为“模型名称”；默认选中“使用分区数据”和“为每个分割构建模型”，流中没有添加“分割”节点，这个选项没有实际作用，关于其功能这里不介绍，有兴趣的读者可以参考帮助文档。
在专家选项卡中，如图7 右所示，将“模式”设为“专家”以获得可靠性，“内核类型”（即核函数）默认设为RBF，其他选项使用默认值，这些选项是建模参数，这里不介绍，有兴趣的读者可以参考帮助文档。
在“简单”模式下所有选项均为不可设置。
图7. 模型设置图在“分析”选项卡上，选中“计算变量重要性”复选框，其他两个选项“计算原始的趋向得分”和“计算调整倾向得分”默认不选中，关于这两个选项功能，这里不介绍，有兴趣的读者可以参考帮助文档。
“注解”选项卡不作额外设置。
单击运行。
运行成功表示建模完成，创建模型块被添加到流中。
至此，流基本建立完毕，如上面图 2 所示。
测试模型，分析结果双击建模生成的模型块class-rbf。
如图8 所示，在“模型”选项卡上，预测变量重要性图显示了不同变量对预测的影响程度，从上到下预测变量的重要程度依次降低，其中StatusChkAccount和SavingAccounts的对预测的影响度最大。
“设置”选项卡指定在查看结果时显示的附加字段。
“汇总”选项卡显示了分析( 包含记录数，分析准确性)、字段、构建设置、训练汇总等信息。
这两个选项卡的详细功能，本文不介绍，请参考帮助文档。
图8. 模型图模型块class-rbf 之后添加“表”节点，运行表节点，使用创建的class-rbf 模型对源数据中数据进行测试，获得图9 所示结果。
图9. 训练评估结果图图9 的结果中，class-rbf 模型创建了两个新字段。
向右滚动表输出可看到这两个字段：表 1.带表头、所有列左对齐的样式新字段名描述$S-Class由模型预测的Class 值。
$SP-Class此预测值的倾向得分（即此预测值正确的可能性，其值介于0.0 到 1.0 之间）。
表示预测值的准确程度，值越高，越说明预测值准确性越高查看上表，看到大多数记录的倾向得分（$SP-Class 列）都相当高，即预测的准确度相当高。
但是也存在一些明显的例外情况, 例如图9 位于第98 和99 行的记录，其倾向得分为0.539 和0.535。
比较这两行的Class 和$S-Class，可以看到此模型对这两行记录做出了不正确的预测。
因此，在实际使用模型预测时，选择相信倾向得分大于预设值的预测结果。
为了统计表中的预测信息，添加“分析”节点并连接到class-rbf 模型块，运行“分析”节点，获得预测汇总结果, 如图10 左所示。
根据汇总结果，class-rbf 模型对于“1_ 训练”分区，预测正确率是99.59%；对于“2_ 测试”分区，预测正确率是71.93%。
如果选择相信倾向得分大于0.95 的预测结果，那么预测正确率更高。
添加“选择”节点，将其连接至class-rbf 模型块之后，再将“分析”节点连接至“选择”节点之后( 在警告对话框上选择替换)，在“选择”节点中设置只包含$SP-Class>=0.95 的记录。
再运行“分析”节点，得到图10 右所示结果。
可以看到class-rbf 模型对于“2_ 测试”部分的预测正确率达到81.39%图10. 模型测试结果图使用不同的核函数，选择最合适模型为了比较不同的核函数创建的模型，添加第二个“SVM”建模节点并连接到“分区”节点之后，打开新“SVM”节点，在“模型”选项卡上选择“自定义”并将class-poly 作为模型名称；在“专家”选项卡上，将模式设置为专家；将内核类型设置为多项式并单击运行，class-poly 模型块被成功创建。
将class-poly 模型块连接到class-rbf 模型块之后（在警告对话框上选择替换），将class-poly 模型连接到“分析”节点( 在警告对话框上选择替换), 在class-poly 模型块之后添“表”节点。
最终建立的流如图11 所示。
我们还可以看到class-rbf 模型块和class-poly 模型块被添加到屏幕右上角的“模型”选项板。
图11. 多核函数建模图运行连接到class-poly 模型的表节点，如图12 所示, 为class-poly 模型生成的预测值和倾向得分字段分别命名为$S1-Class 和$SP1-Class。
可以对比对每条记录两个模型预测结果。
图12. 两模型评估结果图为了比较两个模型各自的预测准确度，运行分析节点，获得图13 所示结果。
图13. 两模型评估分析图上图中，“单独模型”下面的“比较$S-Class 与Class”表示模型Class-rbf 的预测结果，它与上面图10 左的结果是一致的。
“比较$S1-Class 与Class”表示Class-poly 模型预测结果，该模型对于487 条“1_ 训练”记录，全部预测正确；对于513 条“2_ 测试”记录，有360 条记录预测正确，正确率为70.18%.“$S-Class$S1-Class 之间的一致性”表示对所有的记录，两个模型预测结果相同的记录的统计信息。