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数据挖掘组合模型在个人信用风险评估中的应用

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数据挖掘组合模型在个人信用风险评估中的应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  1.1 问题的提出及研究意义第9-10页
  1.2 国内外研究现状第10-12页
  1.3 本文研究目的及内容第12-14页
    1.3.1 研究目的第12页
    1.3.2 研究内容第12-14页
第2章 数据挖掘技术概述第14-21页
  2.1 数据挖掘的定义第14页
  2.2 数据挖掘的过程第14-16页
  2.3 本文的数据挖掘算法第16-21页
    2.3.1 Logit理论模型第16-18页
    2.3.2 随机森林第18-19页
    2.3.3 人工神经网络第19-21页
第3章 个人信用评估概述第21-23页
  3.1 个人信用评估定义第21页
  3.2 个人信用评估的影响因素第21-22页
  3.3 数据挖掘在个人信用风险评估中的应用价值第22-23页
第4章 基于数据挖掘算法的实证分析第23-44页
  4.1 数据准备第23-26页
    4.1.1 数据获取第23页
    4.1.2 变量选择第23-25页
    4.1.3 数据清理第25-26页
  4.2 数据的描述性统计第26-32页
  4.3 基于Logistic回归方法的实证分析第32-39页
    4.3.1 建立回归模型第32-35页
    4.3.2 模型评价第35-38页
    4.3.3 模型确定第38-39页
  4.4 基于神经网络模型的实证分析第39-42页
    4.4.1 BP网络的分类预测第39-40页
    4.4.2 BP网络模型的优化第40-41页
    4.4.3 模型确定第41-42页
  4.5 组合模型的实证分析第42-43页
    4.5.1 随机森林第42-43页
    4.5.2 组合模型的建立与预测第43页
  4.6 组合模型与单一模型对比分析第43-44页
总结第44-45页
参考文献第45-47页
致谢第47-48页

本篇论文共48页,点击这进入下载页面
 
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