结果 。实验结果表 明，基于 Ｇ Ｃ Ｓ属性选择的个人信用评估模型降低 了 Ａ．Ｆ
个 人信用指标的维度 ，减少 了学 习所需 的数据量，而且 比基于单分类器 的个人信用评估模型具有更 高的分类准 确率 。 关键词：个人信用评估：属 性选择 ：遗传算法 ：Ｃ Ｓ ０次 １ Ｆ ；１ Ｏ重交叉验证
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中， 利用 Ｃ Ｓ评价得到 的启发式“ Ｆ 价值” 作为 Ｇ 的适应度 函数来对个人信用指标体系优化 ， Ａ 建立 了基于 Ｇ － Ｆ ＡＣ Ｓ 属性选择的个人信用评估模型 。在 Ａｕｔ ｌｎ数据集上 比较了 Ｉ ３ Ｂ、Ｌ ｇ ｔ 、Ｓ ｓ ａａ ｒｉ Ｄ 、Ｎ ｏ ｉｉ ＭＯ与 Ｇ ． Ｆ ｓｃ Ａ Ｃ Ｓ属性选 择方
近年来， 国个人消费信贷业务得到 了快速发展， 我
个人信用评估方法大体分为统计方法和非统计 法两大类 ，统计方法包括决策论方法 、逻 辑回归、线
性回归 、非线性回归 、Ｋ 近邻 估计 等，非统计方法包
住房贷款 、汽车按揭 、教育贷款 、信用卡等各种 个人 消费贷款 的规模迅速扩大 。据 中国人 民银行统计数据
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计 算 机 系 统 应 用
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２１ ０ １年 第 ２ 卷 第 ５ 期 Ｏ
基于 Ｇ － Ｆ 属性选择的个人信用评估模 ＡＣ Ｓ
柳亚琴 ，石洪波
（ 山西财经大学 信息管理学院，太原 ０ ０ ３ ） ３０ １
摘
要 ：属性选择可 以有效减少数据的冗余度和降低数据的维度 ，将 Ｇ ． Ｆ Ａ Ｃ Ｓ属性选择方法 引入个人信用评估