本文作者：向晖；唐剑琴；成功正常投稿发表论文到《消费经济》2015年03期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：本文采用bagging方法结合C4.5决策树算法进行消费者信用评估。在两个真实数据集上用5折交叉验证对基于bagging的决策树集成信用评估模型进行了测试,并与logistic回归、BP神经网络、支持向量机及基于boosting的决策树集成模型进行了对比。结果表明bagging集成可以明显提升决策树模型性能,在所有测试消费者信用评估模型中综合性能最高。
【论文正文预览】：一、前言在国际金融危机背景下,利用先进的计量分析技术构建有效的消费者信用评估体系成为平衡控制风险与追求增长的关键。消费者信用评估是通过建立信用评分模型,对信贷申请客户的后续信用行为进行预测,并基于客户的特征变量将其划分为“好客户”和“坏客户”,其分类精度直接
【文章分类号】：C913.3;F014.5
【稿件关键词】：消费者信用评估决策树集成baggingboosting
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【稿件标题】：[bagging 决策树论文]基于bagging的决策树集成消费者信用评估模型
【作者单位】：湖南师范大学商学院;
【发表期刊期数】：《消费经济》2015年03期
【期刊简介】：《消费经济》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，消费经济杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN43-1022/F，国际刊号：ISSN1007-5682。消费经济杂志社由湖南商学院主管、主办，本刊为刊。自创刊以来，被公认誉为具有业内......更多消费经济杂志社(http://www.400qikan.com/qk/9956/)投稿信息
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