【摘 要】
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本文建立了含残缺值数据的PCA-MLP信用评估模型,主要工作如下:1.采用德国信用数据对Logistic回归、支持向量机(SVM)及多层感知器神经网络(MLPNN)进行比较,得出MLP模型更适合
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本文建立了含残缺值数据的PCA-MLP信用评估模型,主要工作如下:1.采用德国信用数据对Logistic回归、支持向量机(SVM)及多层感知器神经网络(MLPNN)进行比较,得出MLP模型更适合银行信用数据的结论。2.银行的真实数据中常常有缺失值,本文提出一种基于主成分分析(PCA)的算法填补缺失数据,数值实验说明该算法比现有的常用算法能够更好地恢复原始数据。3.结合以上两点,并采用使训练集、测试集中好、坏客户比例与整体一致的选择方式,构建含残缺值数据的PCA-MLP信用评估模型。最后,对广州市某银行的信用数据进行实证研究,得到了精度较高的判别方法。
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