个人信用评分模型比较数据挖掘分析

为了有效控制和防范信贷风险,商业银行必须对借款人做出准确的信用评估。本文通过利用传统的Logistic回归与随机森林模型,分别建立信用评分模型,并比较两个模型的优缺点以达到最佳的预测效果,从而有效的降低商业银行的个人信用评估风险,更好地实现银行利润最大化。