基于数据挖掘的个人信用评分模型研究的中期报告.docx

基于数据挖掘的个人信用评分模型研究的中期报告

一、研究背景

随着社会经济发展和数字化进程的加快，人们之间的交易活动越来越频繁，信用评估也越来越重要。当前我国金融机构对个人信用评价主要依靠征信系统，但其信用评分标准较为单一，无法准确反映个人信用状况。因此，通过数据挖掘方法构建个人信用评分模型对于完善金融市场建设具有重要意义。

二、研究目的

本研究旨在通过数据挖掘方法构建个人信用评分模型，以提高个人信用评价的准确性和可靠性。

三、研究内容

（1）数据搜集与预处理

本研究采用了某银行的个人信用记录数据，并进行了预处理。预处理的主要内容包括缺失值填充、异常值处理、数据平衡处理等。

（2）特征工程

本研究采用了多种特征工程方法，如主成分分析、特征选择、特征组合等。通过特征工程方法，选取了一批最具代表性的特征变量。

（3）模型构建

本研究采用了多种数据挖掘方法，如逻辑回归、决策树、随机森林等，建立了多个信用评分模型。

（4）模型评估与比较

本研究采用了多种评价方法，如ROC曲线、AUC、KS值等，对不同模型的预测能力进行了评估和比较，最终确定了最优模型。

四、研究成果

通过数据挖掘方法构建的个人信用评分模型，具有高准确度和可靠性，能够更加客观、科学地评估个人信用状况，对于优化信用评价机制、完善金融市场建设具有积极意义。