基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估研究

基于个人信用评估数据的不平衡、高维、非线性等特性，数据集的选取和优化显得尤为重要，文章设计了基于特征工程和树增强贝叶斯网络的个人信用评估模型。首先在数据平衡、特征编码和特征选择的基础上，实现数据集的优化，降低特征维度，简化模型的输入；然后，在树增强贝叶斯分类器上建立信用评估模型；最后以德国信用数据进行实证研究。结果表明，基于特征工程和树增强贝叶斯网络模型降低了复杂度，并有效提升了分类精度，模型稳健性较好。