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
|
| 模型 |
原始训练集 |
新的训练集 |
|
0 |
1 |
真阳性率 |
真阴性率 |
准确率 |
AUC |
|
0 |
1 |
真阳性率 |
真阴性率 |
准确率 |
AUC |
|
| 车 |
0 |
13 |
2 |
0.7 |
0.977 |
0.972 |
0.885 |
0 |
13 |
1 |
0.932 |
0.962 |
0.962 |
0.948 |
| 1 |
12 |
481年 |
1 |
17 |
476年 |
|
| C4.5 |
0 |
8 |
5 |
0.5 |
0.975 |
0.964 |
0.784 |
0 |
12 |
1 |
0.866 |
0.971 |
0.972 |
0.921 |
| 1 |
13 |
483年 |
1 |
10 |
481年 |
|
| 演算法 |
0 |
8 |
5 |
0.5 |
0.985 |
0.972 |
0.792 |
0 |
11 |
3 |
0.7 |
0.971 |
0.963 |
0.882 |
| 1 |
7 |
488年 |
1 |
13 |
480年 |
|
| 支持向量机 |
0 |
7 |
6 |
0.531 |
0.992 |
0.97 |
0.761 |
0 |
12 |
4 |
0.732 |
0.975 |
0.961 |
0.854 |
| 1 |
2 |
492年 |
1 |
11 |
479年 |
|
| 安 |
0 |
9 |
4 |
0.666 |
0.981 |
0.972 |
0.825 |
0 |
11 |
3 |
0.7 |
0.983 |
0.981 |
0.891 |
| 1 |
8 |
485年 |
1 |
4 |
489年 |
|
| 射频 |
0 |
9 |
4 |
0.665 |
0.997 |
0.987 |
0.833 |
0 |
14 |
0 |
2 |
0.971 |
0.972 |
0.984 |
|
|
