基于BP-Adaboost算法的银行个人信贷评估

对银行来说,客户的信用直接影响其收益,如果客户大量违约,银行将面临很大的坏账损失;如果能在贷款之前就识别出可能会违约的客户,就可以帮助银行减少坏账损失。文章针对个人信贷评估中的一些关键因素,建立基于BP神经网络的分类模型,判别正确率达70.45%;经Adaboost算法优化后,正确率达到79.35%。