基于改进SMOTE的小额贷款公司客户信用风险非均衡SVM分类

被引：51

作者：

衣柏衡

朱建军

李杰

机构：

[1] 南京航空航天大学经济与管理学院

来源：

中国管理科学 | 2016年 / 24卷 / 03期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

小额贷款; 信用风险; 支持向量机; 非均衡数据; SMOTE;

D O I：

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2016.03.004

中图分类号：

F832.4 [信贷];

学科分类号：

1201 ; 020204 ;

摘要：

研究了小额贷款公司对客户进行信用风险评估时面临的问题,构建了信用风险评估指标体系,改进了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对非均衡样本分类时分类超平面偏移的不足。首先分析小额贷款公司业务区域性强、信用数据来源不规范、评价标准不一致等特点,给出用于客户信用风险评估的四个维度指标。针对传统SMOTE算法在处理非均衡数据时对全部少数类样本操作的问题,提出仅对错分样本人工合成的改进思想,给出具体算法步骤。将改进算法用于某小额贷款公司客户信用风险评估案例中,分类精确度较其他算法有所提升,表明该方法的可行性和有效性。

引用

页码：24 / 30

页数：7

共 15 条

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