基于基因表达式编程的信用评估模型挖掘方法

摘要

提出了一种基于基因表达式编程(GEP)的信用评估模型挖掘方法GEP-CREDIT.该方法基于客户信贷数据,利用GEP算法自动进行属性筛选,并进行属性融合,在此基础上训练和建立信用评估模型.在德国信用数据库真实数据集上做的实验和性能分析表明,基于GEP的信用评估模型挖掘方法较Na(i)ve Bayes算法的预测精度提高了3%;较SVM算法的预测精度提高了1.6%;较KNN(K=17)算法的预测精度提高了6.83%.