基于组合分类器的个人信用评估模型

随着消费信贷的发展以及银行对信用风险的关注,个人信用评估已成为银行业研究的一个重要内容。目前信用评估的研究中多采用单一分类器,预测精度难以提高,因此文章提出了基于AdaBoost组合分类器算法的个人信用评估模型。与单分类器模型的比较结果表明,基于组合分类器的模型具有更高的预测准确率。     

基于AdaBoost的电信客户流失预测模型

随着电信业改革的深入和竞争的不断加剧,各大电信企业的客户流失率逐步攀升。在深入分析电信业客户流失问题的基础上,针对目前研究多采用单分类器模型的不足,提出了一种基于组合分类器的电信客户流失预测模型。实证结果表明该模型能有效提升预测准确率,为今后的研究提供了新的研究思路。