基于机器学习分类方法的信用卡审批应用.pdf

基于机器学习分类方法的信用卡审批应用 机器学习在信用卡审批中的应用是近年来一个热门的研究方向，随着机器学习技术的不断发展，它在信用卡审批中的应用也变得越来越广泛。传统的信用卡审批方法往往是依靠信贷人员的经验，但这种方法存在很多的随机性和不稳定性。为了解决这个问题，本文提出了一种基于机器学习分类方法的信用卡审批应用。 机器学习分类方法是一种常用的数据挖掘技术，它可以自动地对信用卡申请人进行分类，判断其是否满足信用卡申请的条件。这种方法可以有效地减少人工错误和随机性，从而提高信用卡审批的效率和准确性。 在本文中，我们介绍了六种latest machine learning分类方法，包括 decision tree classification、AdaBoost、Bagging classification、random forest classifier、support vector machine（SVM）classification和artificial neural network（Ann）。这些方法可以对信用卡申请人的信息进行分类，判断其信用卡申请的风险程度。 在实验中，我们使用了R软件对信用卡申请人的信息进行分类，通过8-fold cross validation计算了每种分类方法的mean square error，结果显示random forest classification的错误率最小。因此，我们可以选择random forest classification作为信用卡审批的分类方法。 基于机器学习分类方法的信用卡审批应用可以有效地提高信用卡审批的效率和准确性，减少人工错误和随机性。这种方法可以应用于实际的信用卡审批中，提高信用卡公司的业务效率和盈利能力。 本文的贡献包括： 1. 介绍了机器学习分类方法在信用卡审批中的应用，提高了信用卡审批的效率和准确性。 2. 比较了六种机器学习分类方法的性能，选择了random forest classification作为信用卡审批的分类方法。 3. 提出了基于机器学习分类方法的信用卡审批应用系统，提高了信用卡公司的业务效率和盈利能力。 本文的结论是，基于机器学习分类方法的信用卡审批应用可以提高信用卡审批的效率和准确性，减少人工错误和随机性，提高信用卡公司的业务效率和盈利能力。