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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,
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。
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