基于数据挖掘的信用风险预测模型设计任务书
2020-04-07 10:14:30
1. 毕业设计(论文)主要内容:
设计决策树算法,通过该算法对信贷记录进行数据挖掘。设计决策树算法,导入数据,划分学习组和测试组,使用决策树算法在学习组挖掘数据,并在测试组进行验证,通过“剪枝”来优化学习。
设计神经网络算法,通过该算法对信贷记录进行数据挖掘。设计2阶神经网络算法,导入数据,划分学习组和测试组,使用神经网络算法在学习组挖掘数据,并在测试组进行验证,设计3阶、4阶神经网络算法,并在测试组上验证学习,比较结果。
2. 毕业设计(论文)主要任务及要求
1.查阅不少于15篇的相关资料,其中近五年外文文献不少于3篇,完成开题报告;
2.设计相应算法设计和测试;
3.完成不少于5000汉字印刷符的英文文献翻译;
3. 毕业设计(论文)完成任务的计划与安排
第1-2周:查阅相关文献资料,明确研究内容,了解研究所需的相关知识和功能要求。确定方案;
第3-4周:完成外语论文翻译和开题报告;
第5-7周:完成决策树算法部分设计及其论文部分;
4. 主要参考文献
[1]yiyang,wenguang chen.taiga: performance optimization of the c4.5 decision treeconstruction algorithm[j].tsinghua science and technology,2016,21(04):415-425.
[2]zongyuanzhao,shuxiang xu,byeong ho kang,mir md jahangir kabir,yunling liu,rainerwasinger. investigation and improvement of multi-layer perceptron neuralnetworks for credit scoring[j]. expert systems with applications,2015,42(7).
[3]xiang yang.phishing website detection using c4.5 decision tree[a]. advanced science andindustry research center.proceedings of 2017 2nd international conference oninformation technology and management engineering(itme 2017)[c].advanced science and industry researchcenter:,2017:6.