基于决策树方法的信用卡审批模型分析_花蓓

福 建 电 脑福 建 电 脑!""#年第 $期 基于决策树方法的信用卡审批模型分析 花 蓓 %&! !"#南华工商学院计算机系!广东 广州!$"%$%&"’(华南理工大学!广东 广州!$"%)*"+ !摘 要" 本文针对建模数据的非对称性会影响分类检测建模问题!研究用不同比例的建模数据集进行建模!以 获得较优的模型"利用决策树技术建立了信用卡审批模型!并对模型进行了检验!通过实验得出!该模型在预测精度#建 模速度等方面均优于神经网络模型$ !关键词" 信用卡审批%决策树#神经网络 ! 引言 由于信用卡能给银行带来很高的利润! 中国的各大商业银 行受信用卡业务的高额利润和巨大市场空间的吸引! 都开始加 入或增加了在信用卡业务的投入"但高利润必然伴随高风险"如 何更好地对信用卡申请人进行识别和判断! 提高银行预防和抵 抗信用卡风险的能力!是所有银行迫切需要解决的问题" 因此! 对信用卡审批的研究具有重要的实际意义" 过去对信用卡申请的资信评估主要是通过专家根据经验判 断和统计技术’如判别分析( 做出的& 然而随着电子商务的发展& 信用卡的使用者和交易量也将迅速增加& 导致信息量急剧扩大& 仅凭个人经验已很难有效的做出正确判断& 而判别分析所做的 假设条件又常常无法满足& 因此需要引入先进的信息处理技术 为决策者提供决策支持" 本文利用决策树及神经网络技术对信 用卡申请进行高效# 智能的判断& 对决策者提供有效的决策支 持" " 决策树方法)%* 决策树就是一个类似流程图的树结构! 其中每个内部节点 示在一个属性$取值%上的测试!每个分支代表一个测试输出! 而每个叶结点就代表一个类别"树的最高层结点是根结点"如图 % 所示!就是一个决策树示意描述!该决策树描述了一个购买电 脑的分类模型! 利用它可以对一个顾客是否会在本商场购买电 脑进行分类预测" 内部节点用矩形表示& 而树叶节点用椭圆表 示" 为了对未知数据对象进行分类识别! 可以根据决策树的结 构对数据集中的属性值进行测试! 从决策树的根结点到叶结点 的一条路径就形成了对相应对象的类别预测" 决策树可以很容 易转换为分类规则" 图 % 决策树示意描述 决策树是一种结构简单#搜索效率高的分类算法"这类方法 以信息论为基础!对大量的实例选择重要的特征建立决策树"常 用的算法有 +,-#./0+,#.012#34567#.89# 和 .#9" 等" .89# 是基本的 +,- 算法的扩充版本!它在以下几个方面作 了改进)!*’ $%%避免对训练数据的过分适合!采用的方法是控制决策树 的生长深度& $!%采用后剪枝技术& $-%可以处理连续的变量!如温度等& $8%可以处理含缺失值的训练数据" 用 .#9" 比用 .89# 建立的决策树尺寸小且计算时间少 ! .#9" 增加了推进$:;;67<=>%技术!以改进预测准确率!而 .89# 确 没有此推进技术" .#9" 新增加的主要功能如下 )-*’ %!变量误分类成本$?@A<@:B5 C<6DB@66记录

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