决策树算法改进及其在银行个人客户评级中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 1. 绪论 | 第8-13页 |
| ·论文的研究背景 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状和发展趋势 | 第9-12页 |
| ·数据挖掘技术发展现状和发展趋势 | 第9-11页 |
| ·数据挖掘技术在银行业应用现状 | 第11-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 2. 数据挖掘与决策树 | 第13-24页 |
| ·数据挖掘技术 | 第13-17页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第14页 |
| ·数据挖掘的特点 | 第14-15页 |
| ·常见的数据挖掘的技术 | 第15-17页 |
| ·决策树算法 | 第17-24页 |
| ·决策树简介 | 第17-19页 |
| ·常见的决策树算法 | 第19-22页 |
| ·决策树剪枝方法 | 第22-24页 |
| 3. 一种新的基于决策树的数据集抽样策略 | 第24-37页 |
| ·数据选择 | 第24-27页 |
| ·一种新的数据抽样策略 | 第27-28页 |
| ·实验分析 | 第28-36页 |
| ·结论 | 第36-37页 |
| 4. 决策树C4.5算法的改进 | 第37-46页 |
| ·决策树C4.5算法性能分析 | 第37-38页 |
| ·算法所做的改进 | 第38-40页 |
| ·实验结果与分析 | 第40-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 5. 改进的决策树算法在银行个人用户评级的应用 | 第46-59页 |
| ·银行个人信贷业务的发展与缺陷 | 第46页 |
| ·银行建立个人用户评级的意义 | 第46-47页 |
| ·个人信用评级的建立方法 | 第47-48页 |
| ·基于改进决策树方法的银行个人信用评级模型 | 第48-59页 |
| ·原始数据获取及数据质量分析 | 第49-50页 |
| ·原始数据预处理 | 第50-52页 |
| ·基于新数据抽样策略的训练样本抽取 | 第52-54页 |
| ·模型构建与分析 | 第54-59页 |
| 6. 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59-60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读硕士期间的主要成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
