【摘 要】
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商业银行在金融系统中占据举足轻重的位置。提高对个人信贷客户的风险预测能力对降低银行违约坏账、助力金融业健康发展具有积极的现实意义。因此，采用主成分分析法筛选指标，结合多变量判别法和机器学习特点，在误差平方和最小和非负权重约束下，挑选Logistic回归、BP神经网络和决策树构建线性组合预测模型。结果显示，构建的组合模型在个人信用风险预测准确率和第一类误判率表现上优于3种单一模型，并且模型具有较好的
【基金项目】
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安徽高校自然科学研究项目“商业银行视角下个人信用风险预测模型优化研究”（KJ2018A0682）；
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商业银行在金融系统中占据举足轻重的位置。提高对个人信贷客户的风险预测能力对降低银行违约坏账、助力金融业健康发展具有积极的现实意义。因此，采用主成分分析法筛选指标，结合多变量判别法和机器学习特点，在误差平方和最小和非负权重约束下，挑选Logistic回归、BP神经网络和决策树构建线性组合预测模型。结果显示，构建的组合模型在个人信用风险预测准确率和第一类误判率表现上优于3种单一模型，并且模型具有较好的泛化稳健性。
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