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近年來，個(gè)人信用評(píng)估問題成為信貸行業(yè)的研究熱點(diǎn)，針對(duì)當(dāng)前應(yīng)用于信用評(píng)估的分類算法大多存在只對(duì)某種類型的信用數(shù)據(jù)集具有較好的分類效果的問題，提出了基于Cradient BoostedDecision Tree（GBDT）的個(gè)人信用評(píng)估方法。GBDT天然可處理混合數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)集，可以發(fā)現(xiàn)多種有區(qū)分性的特征以及特征組合，不需要做復(fù)雜的特征變換，對(duì)于特征類型復(fù)雜的信用數(shù)據(jù)集有明顯的優(yōu)勢(shì)，且其通過其損失函數(shù)可以很好地處理異常點(diǎn)。在基于兩個(gè)UCI公開信用審核數(shù)據(jù)集上的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明，GBDT明顯優(yōu)于傳統(tǒng)常用的支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）以及邏輯回歸（Logistic Regression， LR）的信用評(píng)估效果，具有較好的穩(wěn)定性和普適性。
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