一种基于logistic回归和分类树的客户信用评估方法研究

？探讨了基于logistic回归和分类树的客户信用评估。从众多客户信用度影响因子中选择一些探索性变量,建立了相应的关联性测试模型。描述了logistic回归和分类树的具体算法以及相关概念,如期望信息、信息增益等,然后分别使用logistic回归模型和分类树对客户信用进行了测试评估。比较分析结果表明,分类树模型具有较低的错误分类率和较好的灵活性,但对计算资源的要求较高,且很大程度上依赖于观测数据。