基于代价敏感贝叶斯分类的个人信用风险评级
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12页 |
| 1.3 国内外信用评级指标体系 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-16页 |
| 1.4.1 本文基本结构 | 第13-14页 |
| 1.4.2 本文创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 分类模型理论知识 | 第16-22页 |
| 2.1 概率统计基础知识 | 第16页 |
| 2.2 logistic回归 | 第16-18页 |
| 2.3 朴素贝叶斯模型 | 第18-19页 |
| 2.4 TAN模型 | 第19页 |
| 2.5 数据挖掘概念 | 第19-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据获取与数据预处理 | 第22-40页 |
| 3.1 数据获取 | 第22-25页 |
| 3.1.1 评级指标选取 | 第22-24页 |
| 3.1.2 实验数据抽样 | 第24-25页 |
| 3.2 缺失值处理 | 第25-27页 |
| 3.3 数据数值化 | 第27-36页 |
| 3.4 数据规范化 | 第36-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 代价敏感贝叶斯分类模型 | 第40-51页 |
| 4.1 代价敏感概念 | 第40-41页 |
| 4.2 建立代价敏感的贝叶斯分类模型 | 第41-45页 |
| 4.2.1 构造代价函数 | 第41-42页 |
| 4.2.2 构造风险函数 | 第42页 |
| 4.2.3 调节代价函数参数 | 第42页 |
| 4.2.4 建立代价敏感朴素贝叶斯模型 | 第42-43页 |
| 4.2.5 建立代价敏感TAN模型 | 第43-45页 |
| 4.3 实证结果分析 | 第45-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 总结与展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附件 | 第57页 |
