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基于KMOD核函数的SVM方法在信用评分中的应用

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【作者】 陈为民; 马超群; 冯广波;
【文献出处】 经济数学
【中文关键词】 信用卡; KMOD核函数; 支持向量机;
【英文关键词】 Credit card; KMOD function; support vector machine;
【摘要】 本文介绍了支持向量分类机,并引入具有更好识别能力的KMOD核函数建立了SVM信用卡分类模型.利用澳大利亚和德国的信用卡数据进行了数值实验,结果表明该模型在分类准确率、支持向量方面优于基于RBF的SVM模型.
【英文摘要】 In this paper,we give a desvription of support vector classification machine,and established support vector machine credit classification based on a better discrimination kernel function named KMOD.Experiment with the credit card data of Australia and German showed our model outperformed RBF based SVM in classification accuracy and support vectors.

 1.引言信用卡的主要功能包括消费信贷、消费结算、存取现金和银行转帐等,国际上以消费信贷为主要功能的信用卡已经成为十分普通的个人理财工具.信用卡已成为银行业的重要收入来源,但是高的收益总要承担高的风险,银行必须准确评价顾客的偿还能力.自2002年以来,由于信用卡滞付率

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