【摘 要】
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针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法。选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预
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针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法。选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估。采用基于最大后验概率的分类准则,应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择。
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