支持向量机作为非参数方法已经广泛应用于信用评估领域.为克服其训练高维数据不能主动进行特征选择导致准确率下降的缺点，构建C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型.利用C4.5信息熵增益率方法进行属性选择，减少冗余属性.模型通过网格搜索确定最优参数，使用F-score和平均准确率评价模型性能，并在两组公开数据集上进行验证.实证分析表明，C4.5决策树优化支持向量机的信用评估模型有效减少了数据学习量，较于传统各类单一模型有较高的分类准确率和实用性.

一种基于聚类的个人信用评估分类模型，陈新泉，，本文先介绍了个人信用评估的概念及评估模型大致的发展历程，从而很自然地得出采用数据挖掘的方法与技术来建立信用评估模型是一个

iDataCoding 个人信用评估（拓展可不写）

文章针对SVM中的参数选择问题，提出了利用遗传算法进行优化的方法，并将其应用于商业银行的个人信用评估中，构建了个人信用评估GA-SVM模型；通过对GA适应度函数的设置来控制个人信用评估中给商业银行造成较大损失的“取伪”误判的发生；模型的应用结果表明，GA-SVM模型能够对样本数据进行较好的分类，并且“取伪”误判得到了控制。

个人信用评估是现代商业银行个人信用管理的核心.本文将数据挖掘中的随机森林算法(RandomForests,RF)运用到现代个人信用评估模型中,实现了逐步优化和评估.

Features of Random Forests It is unexcelled in accuracy among current algorithms. It runs efficiently on large data bases. It can handle thousands of input variables without variable deletion. It gives estimates of what variables are important in the classification. It generates an internal unbiased estimate of the generalization error as the forest building progresses. It has an effective method for estimating missing data and maintains accuracy when a large proportion of the data are missing. It has methods for balancing error in class population unbalanced data sets. Generated forests can be saved for future use on other data. Prototypes are computed that give information about the relation between the variables and the classification. It computes proximities between pairs of cases that can be used in clustering, locating outliers, or (by scaling) give interesting views of the data. The capabilities of the above can be extended to unlabeled data, leading to unsupervised clustering, data views and outlier detection. It offers an experimental method for detecting variable interactions.

信用评估分类器的好坏能够直接影响信贷金融机构的盈利能力. 传统的网格搜索法进行参数寻优时会耗费大量的时间, 基于此提出改进的网格搜索法优化XGBoost (GS-XGBoost)的个人信用评估算法. 该算法利用随机森林进行特征选择后, 将改进的网格搜索法对XGBoost中的n_estimators和learning_rate进行参数寻优, 建立评估模型. 从UCI数据库中选取信贷数据进行分析, 分别与支持向量机、随机森林、逻辑回归、神经网络以及未改进的XGBoost进行比较. 实验结果表明, 该模型的F-score和G-mean的值均有提高.

传统个人信用评估模型对客户预测的结果要么是“违约”，要么是“不违约”，但在现实生活中，未违约的人群中也存在违约可能，而违约人群中也有一定的概率选择不违约，鉴于此现象，银行会对情况相似且有相似违规率的客户进行信息等级划分，针对不同等级的客户实施不同的贷款政策。因此文中从实际情况出发，提出个人信用度，再将信用度转变成信用等级，进而以信用等级作为新的个人信用评估标准，不再仅仅输出“违约”，“不违约”作为评估标准。

银行个人信用评估系统项目-BANK