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随着互联网金融的迅速发展,商业银行更加重视贷款风险管理,判别出违约客户对风险管理异常重要.所以,基于C5.0算法的决策树模型应用而生,根据银行客户数据建立决策树模型,提出分类规则,对新出现申请贷款的客户是否会违约进行分类预测.通过交叉验证得到可靠稳定的决策树模型,并在决策树模型的基础上,加入成本矩阵,提高对违约客户判别的准确率,达到局部最优,从而提高商业银行对客户的风险管理和贷款控制.这既能满足个人融资的需求,又能降低商业银行的贷款风险. 相似文献
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