面向高维混合不平衡信贷数据的单类分类方法

摘要：

为实现对高维混合、不平衡信贷数据中的不良贷款者的准确预测,从降维预处理和分类算法两方面进行优化,提出一种基于混合数据主成分分析(Principal Component Analysis of Mixed Data,PCAmix)预处理的单类K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)计算均值算法.针对传统的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)不能直接处理定性变量的问题,使用PCAmix降维预处理数据,为规避不平衡数据在二分类模型中性能较差的缺点,采用单类分类和K近邻算法邻居计算的思想,仅采用多数类训练模型.利用Bootstrap方法找到最佳的决策边界,使得正负样本最大限度地分离,最终准确预测客户的违约风险.采用UCI数据库中的German和Default个人信用评分数据集进行验证,实验结果表明该算法在处理高维混合、不平衡的信贷数据上具有较好的分类效果.

关键词：信用评分、单类分类、不平衡数据、高维混合数据、混合数据主成分分析

所属期刊栏目：57

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：教育厅高校科研青年项目;自治区高层次创新人才项目;新疆大学博士启动基金

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：233-240