【摘 要】
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本文针对银行个人信用数据的分类预测问题，从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发，提出了PCA-Adaboost-Logistic集成学习算法。在采用Accuracy和AUC作为分类模型评价指标的
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本文针对银行个人信用数据的分类预测问题，从数据集的特征选择和集成学习两个角度出发，提出了PCA-Adaboost-Logistic集成学习算法。在采用Accuracy和AUC作为分类模型评价指标的前提下，本文选取了源于澳大利亚某银行的个人信贷数据集进行测试。测试结果表明本算法在有效提取关键特征后提高了Adaboost的稳定性，并且在分类准确度上相比单纯使用Logistic分类器有不同程度的提高。
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