【摘 要】
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针对传统信用评估方法分类精度低、特征可解释性差等问题，提出了一种使用稀疏贝叶斯学习方法来进行个人信用评估的模型（SBLCredit）。SBLCredit充分利用稀疏贝叶斯学习的优势，在添
【机 构】
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西南财经大学经济信息工程学院,西南财经大学中国支付体系研究中心,EmergingTechnologyLab,四川大学计算机学院
【基金项目】
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教育部人文社会科学研究青年基金资助项目(11YJCZH084);中央高校基本科研业务专项资金资助项目(JBK130142,JBK130503);西南财经大学科研基金资助项目(2011XG130)
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针对传统信用评估方法分类精度低、特征可解释性差等问题，提出了一种使用稀疏贝叶斯学习方法来进行个人信用评估的模型（SBLCredit）。SBLCredit充分利用稀疏贝叶斯学习的优势，在添加的特征权重的先验知识的情况下进行求解，使得特征权重尽量稀疏，以此实现个人信用评估和特征选择。在德国和澳大利亚真实信用数据集上，SBLCredit方法的分类精度比传统的K近邻、朴素贝叶斯、决策树和支持向量机平均提高了4．52％，6．40％，6．26％和2．27％。实验结果表明，SBLCredit分类精度高，选择的特征少，是
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