7、客户信用评分与P2P网络路由机制研究

客户信用评分与P2P网络路由机制研究

客户信用评分方法研究

实验背景与目的

在客户信用评分领域，需要有效的分类模型来处理不同类型的数据集。本文主要研究了基于SVDD分类模型的客户信用评分预测方法，并与WLS - SVM模型进行对比，以评估它们在不同数据集上的性能。

两螺旋分类问题实验

实验设置

• 实验使用人工两螺旋数据集，$n^+$ 和 $n^-$ 分别表示正样本和负样本的数量。
• 在学习过程中，从数据集中随机选择 $n^+$ 个正样本和 $n^-$ 个负样本作为学习样本，且两组对比实验使用相同的学习样本。
• 预测过程中，数据集的剩余部分作为待预测样本。
• 实验条件：硬件为Pentium4 2.4 GHZ CPU、512MB RAM；软件为Windows XP和Matlab7.0。

实验结果

模型	$(n^+, n^-)$	WLS - SVM（ARL%）	WLS - SVM（ARP%）	SVDD（ARL%）	SVDD（ARP%）
	(200, 200)	99.25	96.33	98.25