1、“..... 首先是拒绝推论。 所谓拒绝推论,即申请被拒绝者的数据不再纳入评分系统,导致样本选取的非随机性。 只有被银行接受了的客户,其账户业绩表现的信息是违约还是履约才是可知的,但这样就忽略了被拒绝的客户,他们的信息不会包含在构建模型的数据库中,因此就没有机会来确知他们的信用价值性。 因而,样本将会是有偏的也就是不同于般总体,其中履约客户的作用大大的得到了表现。 使用这样本得到的信用评估模型通常将无法在完全的总体中表现良好,因为用于购建模型的数据与将模型应用到现实的数据存在差异。 其次,对于消费贷款中个人资信评估的指标选取尚缺全面性,文中的指标变量选取是结合前人研究成果使用核函数类型和引入松弛变量等。 通过对数据中每个分类属性引入个哑变量，可以应用于分类数据。 般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。 支持向量机算法运行效果图二〇四法如基于规则的分类器和人工神经网络都采用种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法般只能获得局部最优解......”。

2、“..... 尽管如此，用户必须提供其他参数，如，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能支持向量机算法的优点学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。 而其他分类方向量机也被称为最大边缘区分类器。 的主要思想可以概括为两点它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分是种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。 支持向量机属于般化线性分类器。 这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因二〇四年十二月十九日星期五此支持对象的类别预测。 决策树可以很容易转换为分类规则。 基于算法的决策树运行效果图二〇四年十二月十九日星期五基于算法的决策树支持向量机方法支持向量机，简称为最高层结点就是根结点。 决策树的中间点通常用矩形表示，而叶结点常用椭圆表示......”。

3、“.....从决策树的根结点到叶结点的条路径就形成了对相应行结果图二〇四年十二月十九日星期五基于决策树的方法所谓决策树就是个类似流程图的树型结构，其中树的每个内部结点代表对个属性的测试，其分支就代表测试的每个结果，而树的每个叶结点就代表个类别。 树的个指定类别中各属性的取值是相互的。 这假设也被称为类别条件，它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算量。 贝叶斯算法运，和计算获得的。 有关的具体公式定义描述如下基本贝叶斯分类器假设之上的成立概率，也就是说若已知是个苹果，那它是红色和圆状的概率可表示为。 由于，和的概率值可以从供学习使用的数据集合中得到，贝叶斯定理则描述了如何根据，在上述例子中，就表示任意个数据对象，它是个苹果的概率，无论它是何种颜色和形状。 与相比，是建立在更多信息基础之上的，而前者则与无关。 类似的，是建方在基础如假设数据样本是水果，描述水果的属性有颜色和形状。 假设为红色和圆状......”。

4、“.....因此就表示在已知是红色和圆状时，确定为个苹果的假设成立的概率相反为事前概率别未知的数据样本。 为个假设，若数据样本属于个特定的类别，那么分类问题就是决定，即在获得数据样本时，假设成立的概率。 是事后概率，或为建立在条件之上的概率。 例分类方法进行比较的有关研究结果表明简单贝叶斯分类器称为基本贝叶斯分类器在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。 在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器巴表现出较高的分类准确性和运算性能。 设为个类九日星期五第三章建立模型与分类实现贝叶斯分类方法贝叶斯分类器是个统计分类器。 它能够预测类别所属的概率。 如个数据对象属于个类别的概率。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以下将会介绍而构造出来的。 对行处理。 二〇四年十二月十九日星期五数据变换在所得的原始信息中绝大部分的字段值都是字符值，为了在数据处理中，占用更小的空间和取得更快的计算速度，要把字符型的数据转化为数值型的数据。 二〇四年十二月十九行处理......”。

5、“.....为了在数据处理中，占用更小的空间和取得更快的计算速度，要把字符型的数据转化为数值型的数据。 二〇四年十二月十九日星期五第三章建立模型与分类实现贝叶斯分类方法贝叶斯分类器是个统计分类器。 它能够预测类别所属的概率。 如个数据对象属于个类别的概率。 贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理以下将会介绍而构造出来的。 对分类方法进行比较的有关研究结果表明简单贝叶斯分类器称为基本贝叶斯分类器在分类性能上与决策树和神经网络都是可比的。 在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器巴表现出较高的分类准确性和运算性能。 设为个类别未知的数据样本。 为个假设，若数据样本属于个特定的类别，那么分类问题就是决定，即在获得数据样本时，假设成立的概率。 是事后概率，或为建立在条件之上的概率。 例如假设数据样本是水果，描述水果的属性有颜色和形状。 假设为红色和圆状，为是个苹果的假设，因此就表示在已知是红色和圆状时，确定为个苹果的假设成立的概率相反为事前概率，在上述例子中......”。

6、“.....它是个苹果的概率，无论它是何种颜色和形状。 与相比，是建立在更多信息基础之上的，而前者则与无关。 类似的，是建方在基础之上的成立概率，也就是说若已知是个苹果，那它是红色和圆状的概率可表示为。 由于，和的概率值可以从供学习使用的数据集合中得到，贝叶斯定理则描述了如何根据，和计算获得的。 有关的具体公式定义描述如下基本贝叶斯分类器假设个指定类别中各属性的取值是相互的。 这假设也被称为类别条件，它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算量。 贝叶斯算法运行结果图二〇四年十二月十九日星期五基于决策树的方法所谓决策树就是个类似流程图的树型结构，其中树的每个内部结点代表对个属性的测试，其分支就代表测试的每个结果，而树的每个叶结点就代表个类别。 树的最高层结点就是根结点。 决策树的中间点通常用矩形表示，而叶结点常用椭圆表示。 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......”。

7、“..... 决策树可以很容易转换为分类规则。 基于算法的决策树运行效果图二〇四年十二月十九日星期五基于算法的决策树支持向量机方法支持向量机，简称为是种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。 支持向量机属于般化线性分类器。 这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因二〇四年十二月十九日星期五此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。 的主要思想可以概括为两点它是针对线性可分情况进行分析，对于线性不可分的情况，通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能支持向量机算法的优点学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。 而其他分类方法如基于规则的分类器和人工神经网络都采用种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法般只能获得局部最优解。 通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。 尽管如此......”。

8、“.....如使用核函数类型和引入松弛变量等。 通过对数据中每个分类属性引入个哑变量，可以应用于分类数据。 般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。 支持向量机算法运行效果图二〇四年十二月十九日星期五第四章模型评估与比较预测精确度及效率比较预测精度比较我们对模型预测准确度进保持在同水平上,即使个人情况发生些变动,信用评估值的变动也不宜过大。 也就是说,如果商业银行目前的贷款申请批准率为,那么新的个人信用评分模型的临界分值设置的贷款申请批准率下降或上升都是不妥的。 因此,在实际操作中可以根据银行既有的贷款申请批准率来决定个人信用评分的临界分值。 个人信用评估值的人工修正由于我国商业银行在建立个人信用评估模型方面尚处于起步阶段,模型设计仍不够合理,消费信贷申请人的个人信息缺失情况比较严重,因此在个人信用评估模型给出客户的信用评分后,专业的信贷审批人员可以根据己有的审批经验对客户的信用评分和放贷决策进行修正。 当贷款审批人掌握了建立信用评估模型时所不具有的信息......”。

9、“.....或信用分数很低的申请人刚刚得到了份新工作,在这种情况下,贷款审批人员可以根据实际情况对该申请人的信用评分进行重新评价。 另外种情况是个客户按信用得分评价时会被拒绝但商业银行仍给予放贷。 例如,如果授信机构长期来看,当地大学生可能是个潜在的客户群体,即使按目前的状况他们的信用评分无法达到临界分值,但贷款审批人员仍可能批准其中的部分人以期培养些忠诚客户。 第三种情况是当贷款审批人感到申请人有种不能解释的违约倾向时,他的经验告诉他批准该申请是不明智的,此时审批人会采用人工修正。 般情况下,商业银行会给予信贷审批人员定的人工修正权限,将个人信用评分在个合理范围内进行调整。 二〇四年十二月十九日星期五个人信用评估模型应用限制虽然信用评估模型有许多优点,但是这些模型本身也有些限制。 首先是拒绝推论。 所谓拒绝推论,即申请被拒绝者的数据不再纳入评分系统,导致样本选取的非随机性。 只有被银行接受了的客户......”。