【摘 要】
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在银行风险管控方面,通过监管部门的现场监测,各种可疑金融交易行为和企业信贷风险层出不穷,如担保圈、洗钱等.本文提出一种CSAFS特征选择算法和Logistic回归相结合的担保圈
【机 构】
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内蒙古大学计算机学院; 内蒙古大学图书与信息技术部; 内蒙古建筑职业技术学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61862047)资助;国家档案局科技计划项目(2017-X-38)资助;内蒙古自治区科技计划项目资助;赛尔创新项目(NGII20150112)资助
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在银行风险管控方面,通过监管部门的现场监测,各种可疑金融交易行为和企业信贷风险层出不穷,如担保圈、洗钱等.本文提出一种CSAFS特征选择算法和Logistic回归相结合的担保圈风险识别方法,在特征选择阶段,CSAFS特征选择算法既能解决特征间的多重共线性问题,又能选择出覆盖全部或者大部分原始数据信息的、无冗余的新特征子集.之后将新特征子集作为输入项进行Logistic回归,建立担保圈风险识别模型.通过实验验证以及对比四种应用较为广泛的数据挖掘算法(SVM、RF、决策树和朴素贝叶斯),本文提出的方法识别准确率最高,可以更好的为银行贷款业务提供参考,具有实际应用价值.
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