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数据挖掘算法在个人信贷信用风险管理的应用研究.docx

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    摘要

    随着科技的发展，当今世界进入大数据时代。大数据与我们生活的方方面面产生了联系。本文研究大数据在个人信贷信用风险管理的应用，分析现有的银行客户资料，以确定影响客户在跟评级上的重要影响因素。为银行评估客户信用提供新的理论和思路。

    本文将logistic回归、K近邻以及决策树算法应用于银行客户失信问题的分析之中，并用python语言编程实现。

    首先利用随机森林算法得到各特征与目标列之间的相关性系数，选取银行客户数据特征的10个重要特征；采取上述三种方法建立银行客户失信的预测模型，发现只有K近邻的F1-score指

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