研究文章
大数据分析复杂网络贷款的信用风险评估基于攻击算法
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| 模型 |
原始训练集 |
新的训练集 |
| 参数选择 |
重要的变量 |
参数选择 |
重要的变量 |
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| 车 |
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成功,现场 |
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成功 |
| C4.5 |
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成功、字段大小 |
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Autoloan,分数 |
| 演算法 |
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成功,领域、瓷砖、应用程序、大小分数 |
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支付成功,empLength、大小、年级,borrowType |
| 支持向量机 |
C:分类模式,多项式核函数 |
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C:分类模式,多项式核函数,重量是2:1.4 |
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| 安 |
隐藏节点的数量= 6,最大迭代次数= 200 |
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隐藏节点的数量= 11,最大迭代次数= 207 |
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| 射频 |
生成树数量= 800,变量选择节点分支的数量= 25 |
支付成功,分数、字段应用程序,年级 |
生成树数量= 800,变量选择节点分支的数量= 3 |
支付成功,应用程序中,分数、大小等级 |
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