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1、决策树算法在违约预测中的应用张敬轩2015年6月中图分类号：O213UDC分类号：51决策树算法在违约预测中的应用作者姓名张敬轩学院名称数学与统计学院指导教师黄宝胜答辩委员会主席田玉斌教授申请学位硕士专业学位学科专业应用统计学学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年6月ApplicationofDecisionTreeAlgorithminBreachPredictionCandidateName:JingxuanZhangSchoolorDepartment:MathematicsandStatisticsFacultyMentor:BaoshengHuangChair,Thes
2、isCommittee:Prof.YubingBingDegreeApplied:ProfessionalMasterDegreeMajor:AppliedStatisticsDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence:June,2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位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理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做
3、的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：摘要1997年，人民银行开始筹建银行信贷登记咨询系统(企业征信系统的前身)。截至2013年11月底，征信系统收录自然人8.3亿多，收录企业及其他组织近2000万户。至此，我国已征信报告为基础的信用评估体系有了坚实的基础。而针对征信报告的研究分析还不多，相信这一情况会随着下半年国家开放个人征信市场而发生改变。国外的征信市场发展较早也比较成熟，很多著名评级公司以决策树算法为核心对申请人的信用状况进行评估，决策树算法发展较早，算法稳定，生成的决策规则易于理解，能分析多种变量类型，适用于大型数据集。基于以上种种优点，本文
4、的研究希望以决策树算法为核心，希望通过分析征信报告中所列字段的数据，能够识别出高违约风险的用户，已达到警示放贷风险的目的。关键字：C4.5决策树、数据挖掘、信用违约、ClementineAbstractIn1997,ThePeople'sBankofChinabegantobuildcreditregistrationandconsultingsystemforbanks(formerlycorporatecreditinformationsystem).AttheendofNovember2013,thecreditsystemincludedmorethan830millionind
5、ividualrecords,businesseandotherorganizationrecordsnearly20million.Sofar,Chinahascreditreportbasedcreditevaluationsystemhaveasolidfoundation.Theresearchandanalysisforthecreditreportisnotmuch,IbelievethissituationwillchangewithopeningthepersonalcreditmarketInthesecondhalf.Creditmarketdevelopmentsa
6、broadisrelativelymatureearlier,manywell-knownratingagencydecisiontreealgorithmasthecoreoftheapplicant'screditstatusassessment,decisiontreealgorithmdevelopedearlier,thealgorithmisstable,andtheresultingdecisionruleseasiertounderstand,toanalyzemanyvariabletype,forlargedatasets.Foralloftheseadvantage
7、s,thispaperhopestodecisiontreealgorithmasthecore,hopestoanalyzethedataincreditreportslistedinthefield,toidentifytheuserahighdefaultrisk,wehavereachedthewarninglendingrisk.Keywords:C4.5decisiontree,datamining,creditdefa
