随着金融行业的迅猛发展,银行等部门逐渐积累了大量的客户数据,如何根据积累的数据跟踪个人客户的信用记录。如何根据累积的数据跟踪个人客户的信用记录并利用已有客户的数据,分析、判断新客户的信用状况,成为迫切需要解决的问题。个人信用评估对促进消费有极大的帮助。
采用一种简单的个人客户信贷信用评估方法,对所有客户做二分类,只区分好和差两种情况。数据采用德国信用数据库。德国信用数据库由Hans Hofmann教授整理,包含1000份客户资料,每位客户包含20条属性,并给出了信用的好或差的标注
代码使用文件german.data提供的1000×20属性及分类标签作为数据构建BP神经网络,完成个人信贷的信用评估。
数据集齐全 代码初稿和终稿都有
下载后可以直接运行
较为适合新手在该领域的学习
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