基于改进的SVM学习算法及其在信用评分中的应用

被引：20

作者：

陆爱国 ^{[1
]}

王珏 ^{[2
]}

刘红卫 ^{[1
]}

机构：

[1] 西安电子科技大学理学院

[2] 中国科学院数学与系统科学研究院预测科学研究中心

来源：

系统工程理论与实践 | 2012年 / 32卷 / 03期

关键词：

支持向量机; 三变量工作集; 序列最小优化法; 最大违背对; 信用评分;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP181 [自动推理、机器学习];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

对于处理大规模问题的信用评分方法除要求达到一定的准确率之外,其速度、可解释性、简洁性等性能也非常重要.借鉴SMO的思想,首先提出一个基于三变量的改进的SVM学习算法,即将SVM问题分解为一系列含有三个变量的二次规划子问题,其优点是所求的相应松弛子问题都有解析解,使得该方法能够更加精确和快速地逼近最优解;其次将新算法应用于信用评分问题,在UCI机器学习库中的三个公共数据集上的数值试验表明了新方法的有效性:不仅节省了模型的计算代价,而且还提高了分类精度.

引用

页码：515 / 521

页数：7

共 6 条

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