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将SVM（support vector machine）分类的思想方法应用于个人信用评估。通过比较分析银行个人信用特征数据，设计了新的通用的银行个人信用特征数据。基于LSVM（Lagrange support vector machine）分类算法分析，将LSVM算法应用于个人信用评估，并与KNN（K-nearest neighbor）分类方法、OSU_SVM3，0工具分类方法比较，实验结果表明：LSVM具有较好的分类预测能力，为个人信用评估提供了一个新的有效方法。