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近年來，個人信用評估問題成為信貸行業的研究熱點，針對當前應用于信用評估的分類算法大多存在只對某種類型的信用數據集具有較好的分類效果的問題，提出了基于Cradient BoostedDecision Tree（GBDT）的個人信用評估方法。GBDT天然可處理混合數據類型的數據集，可以發現多種有區分性的特征以及特征組合，不需要做復雜的特征變換，對于特征類型復雜的信用數據集有明顯的優勢，且其通過其損失函數可以很好地處理異常點。在基于兩個UCI公開信用審核數據集上的對比實驗表明，GBDT明顯優于傳統常用的支持向量機（Support Vector Machine，SVM）以及邏輯回歸（Logistic Regression， LR）的信用評估效果，具有較好的穩定性和普適性。
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