【摘 要】
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随着人们消费意识的改变,个人信贷业务也在逐步扩大,借贷机构在获取收益的同时也存在着巨大的经营风险。因此,为了避免借贷机构遭受重大的经济损失,就必须找到更科学的方式开展个人信用评估。支持向量机（SVM）因擅长处理小数据集、非线性及高维等问题,使其在信用评估方面备受关注。然而,有两个因素会对SVM的分类精度产生很大的影响,即特征选择和SVM的参数优化。通过归纳总结大量的文献发现,以往使用SVM解决个人
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随着人们消费意识的改变,个人信贷业务也在逐步扩大,借贷机构在获取收益的同时也存在着巨大的经营风险。因此,为了避免借贷机构遭受重大的经济损失,就必须找到更科学的方式开展个人信用评估。支持向量机（SVM）因擅长处理小数据集、非线性及高维等问题,使其在信用评估方面备受关注。然而,有两个因素会对SVM的分类精度产生很大的影响,即特征选择和SVM的参数优化。通过归纳总结大量的文献发现,以往使用SVM解决个人信用评估问题时,未考虑将二者结合起来同时优化。但实际上二者在提高SVM分类精度方面是相互影响的,任意因素的选取不当都会降低SVM的分类精度及运行效率。为了解决此问题,本文提出了BGWO-SVM算法,该算法使用二进制灰狼算法（BGWO）选取特征的同时优化SVM参数,以达到既提高SVM的信用评估准确率又选取较少特征的目的。之后使用BGWO-SVM算法解决个人信用评估问题,在德国信用数据集上验证其适用性和有效性。本文的主要工作内容如下:（1）通过绘制A1、A3、A4、A6、A19、A20等特征与信用状况的关系图,分析了不同特征对信用状况的影响程度。结果发现:在处理高维问题时需进行特征选择,以避免维度灾难,从而提高模型的泛化能力和可解释性。因此,本文使用BGWO-SVM算法进行特征选择,以消除冗余特征,从而提高了模型的运行效率。（2）通过在信用数据集上建立初步的SVM评估模型发现,以径向基函数（RBF）为核函数的SVM具有更好的泛化能力。因此,本文选用RBF为核函数。在来自UCI的5个数据集上,与GA-SVM（无特征选择）、GWO-SVM（无特征选择）、GA-SVM（有特征选择）及SVM对比,BGWO-SVM算法的准确率平均提高2.17%-7.78%,与GA-SVM（有特征选择）相比,选取的特征数目降低3.82%-14.33%。结果表明,BGWO-SVM算法的特征选择和参数优化能力更优。（3）采用BGWO-SVM算法解决个人信用评估问题。在公开的德国信用数据集上,BGWO-SVM较K近邻、随机森林、SVM等6种基本算法,以及GA-SVM（有特征选择）、IBSO-SVM、BP-AdaBoost等3种文献算法的分类准确率平均提高4.43%。综上,BGWO-SVM算法可以有效提高个人信用评估模型的分类精度,进而为相关人员提供更为可靠的参考和建议。
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