基于改進(jìn)的決策樹信用評(píng)價(jià)模型研究及其工具實(shí)現(xiàn).pdf

1、信用風(fēng)險(xiǎn)是影響商業(yè)銀行安全高效運(yùn)營(yíng)的主要原因。企業(yè)作為銀行貸款業(yè)務(wù)的核心主體，其生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)狀況的好壞，行為的規(guī)范與否，直接關(guān)系到銀行信貸資金使用好壞和效益高低。這就要求銀行對(duì)企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、經(jīng)營(yíng)成果、獲利能力、償債能力等給予科學(xué)的評(píng)價(jià)，以確定是否發(fā)放貸款。目前在解決分類問(wèn)題的各種方法中，決策樹是運(yùn)用最廣泛并且效果較好的一種。
　　本文主要是在現(xiàn)有決策樹模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)以形成一個(gè)信用評(píng)級(jí)工具并以此改進(jìn)的模型進(jìn)行實(shí)證研究，驗(yàn)證其

2、效率以及正確率確實(shí)較傳統(tǒng)的決策樹模型有所提高。
　　本文的核心工作首先是針對(duì)決策樹中C4.5算法在連續(xù)屬性離散化處理時(shí)存在的缺點(diǎn):其在尋求最佳分割點(diǎn)的時(shí)候需要對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次的順序掃描和排序，并且要多次重復(fù)計(jì)算以選出最佳分割點(diǎn)，尤其在存在多個(gè)屬性并且每個(gè)屬性具有很多個(gè)取值時(shí)，計(jì)算量將會(huì)非常大，因而導(dǎo)致算法的低效?；诖耍疚奶岢鲆环N邊界點(diǎn)合并的算法，也就是直接用簡(jiǎn)單的規(guī)則對(duì)邊界點(diǎn)集合進(jìn)行合并以得到備選最優(yōu)切點(diǎn)幾個(gè)，改變了傳統(tǒng)方法遍