【摘 要】
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如何更好地对信用卡申请人进行识别和判断, 提高银行预防和抵抗信用卡风险的能力, 是所有银行迫切需要解决的问题。为了做出更高效、智能的判断, 为决策者提供有效的决策支持
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如何更好地对信用卡申请人进行识别和判断, 提高银行预防和抵抗信用卡风险的能力, 是所有银行迫切需要解决的问题。为了做出更高效、智能的判断, 为决策者提供有效的决策支持, 从而提高银行信用卡审批过程中资信评估的正确率及效率。本文提出结合神经网络及 Logistic 回归技术的混合模型, 结合神经网络预测精度高及 Logistic 回归稳定性高的特性,对信用卡进行信用评分。实证分析的结果表明,混合模型的预测精度确实比单独使用神经网络模型和 Logistic 回归的预测精度高, 证明了该方法确实是有效可行的。
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