【摘 要】
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因信用卡使用给人们带来便利,越来越多的人使用信用卡。信用卡要求人们按时还款,若未按时还款,银行将收取一定的利息获益,因此各大银行为了抢占市场,最大化发展客户。但有一
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因信用卡使用给人们带来便利,越来越多的人使用信用卡。信用卡要求人们按时还款,若未按时还款,银行将收取一定的利息获益,因此各大银行为了抢占市场,最大化发展客户。但有一些客户可能会违约使银行利益受损,故控制违约情况显得迫在眉睫。本文通过一组台湾某银行的客户基本信息及违约数据,来建立模型,运用各种分类方法预测客户是否即将违约,从而对客户采取一定的限制行为,减少损失。其中分别使用以下分类方法:朴素贝叶斯、K近邻、加权k近邻、支持向量机、bagging、AdaBoost、决策树、随机森林、神经网络。比较各种方法结果,甄选出最适宜于分析信用卡数据的分类模型。其次,对数据预测中使用的变量进行筛选,筛选出重要的变量以减轻模型的复杂度,以此减少我们监督客户是否违约的成本。
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