基于支持向量机的个人信用评估关键技术研究与实现

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：004学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：基于支持向量机的个人信用评估关键技术研究与实现论文作者：蒋雨辰学科：计算机科学与技术指导教师：蔡永泉教授论文提交日期：2017年4月UDC:P004学校代码：10005中文图书分类号:TP391学号：S201407005密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目:基于支持向量机：的个人信用评估关键技术研究与实现英文题目:RESEARCH：ANDIMPLEMENTATIONONCUSTOMER

2、CREDITCLASSIFICATIONBASEDONSVM论文作者：蒋雨辰学科专业：计算机科学与技术研究方向：机器学习申请学位：工学硕士指导教师：蔡永泉教授所在单位：信息学部答辩日期：2017年5月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明

3、确的说明并表示了谢意。签名：蒋雨辰日期：2017年5月22日关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：蒋雨辰日期：2017年05月22日导师签名：蔡永泉日期：2017年05月22日摘要摘要随着消费信贷市场的蓬勃发展，用户规模和数据量出现了井喷式增长，通过人工方式对所有用户逐一进行信用风险评估无法满足日益增长的市场需求。

4、基于机器学习的信用风险评估技术逐渐受到人们的追捧，支持向量机模型作为其中的佼佼者，为金融信贷机构提供了一种高效、快捷的智能判别方法，但是模型的准确率和训练速度还有待改进。本文针对支持向量机的参数选择过程和增量学习过程进行了分析、研究和改进：(1)针对错判履约客户给信贷机构带来的损失和错判违约客户造成的损失是不同的，引入一类错误率和二类错误率概念，提出基于两类错误率的加权调和均值代替传统的分类准确率作为新的模型性能评价指标。考虑到不同信贷机构有不同的风险控制能力和意愿，加入风险系数对两类错误率进行折衷。结果显示加权调和均值

5、能够更好地反映信贷机构的期望盈亏情况，同时满足不同信贷机构的个性化需求。(2)针对支持向量机模型参数的选择并没有固定的方法和理论，建立基于混合蝙蝠算法的支持向量机参数选择模型。支持向量机的参数惩罚因子C1，C2和核参数γ由蝙蝠个体的位置所体现，个体适应度值由加权调和均值体现。引入差分进化过程，蝙蝠种群在迭代过程中发生交叉、选择和变异行为，增强算法的全局搜索能力。实验结果显示，混合蝙蝠算法支持向量机参数选择模型能够提升其鲁棒性和收敛精度并有效地缓解早熟收敛问题。(3)针对当前增量算法过程中的训练时间过长和训练效果不佳等问题

6、，提出了一种基于权重候选集思想的支持向量机增量学习算法。对于历史训练集，利用基于超球和分类面的组合条件选取训练样本点加带权候选集，避免丢弃可能会成为支持向量的样本点；对于增量样本集而言，采用改进的KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件对增量样本进行筛选，选取违反KKT条件和部分离最优分类超平面较近的样本点参与后续的训练。通过分析和实验，基于带权候选集的支持向量机增量学习算法能够有效地降低参与训练的样本数量并同时保留潜在的支持向量集。关键词：信用风险评估；支撑向量机；参数选择；蝙蝠算法；增量学习-I-Abstr

7、actAbstractWiththevigorousdevelopmentoftheconsumercreditmarket,thesizeoftheuserandtheamountofdatahassoaredtheseyears.ManualcreditriskAssessmentforalluserscannotmeetgrowingmarketdemands.Therefortechnologiesofcreditriskassessmentbasedonmachinelearningareincreasingl

8、ypopular,andSupportVectorMachine(SVM)model,oneofthebest,providesanefficient,fastintelligentdiscriminantmethodforfinancialinstitutions.However,theaccuracyandtra