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| 1 | 基于稀疏贝叶斯学习的个人信用评估显示文摘针对传统信用评估方法分类精度低、特征可解释性差等问题,提出了一种使用稀疏贝叶斯学习方法来进行个人信用评估的模型(SBLCredit)。SBLCredit充分利用稀疏贝叶斯学习的优势,在添加的特征权重的先验知识的情况下进行求解,使得特征权重尽量稀疏,以此实现个人信用评估和特征选择。在德国和澳大利亚真实信用数据集上,SBLCredit方法的分类精度比传统的K近邻、朴素贝叶斯、决策树和支持向量机平均提高了4.52%,6.40%,6.26%和2.27%。实验结果表明,SBLCredit分类精度高,选择的特征少,是一种有效的个人信用评估方法。 | 李太勇 王会军 吴江 张智林 唐常杰 | 2013 | 计算机应用2013，33，11： | 12 |
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