決策樹分類算法在保險客戶信用評估中的應用.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘(Data Mining),指從大型數(shù)據(jù)庫或數(shù)據(jù)倉庫中提取隱含的、未知的、非平凡并有潛在應用價值的信息或模式的過程,它融合了統(tǒng)計學、數(shù)據(jù)庫、人工智能、機器學習等多個領域的理論和技術(shù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于金融、電信、生物信息等領域,并且產(chǎn)生了巨大的效益和作用。
　　本文從應用的角度出發(fā),依托人壽保險信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫,結(jié)合保險行業(yè)風險管理,利用數(shù)據(jù)挖掘領域決策樹的相關(guān)知識和技術(shù),對保險客戶信用度進行分類,從而達到對保險客戶

2、信用度評估的目的。本文的主要工作包括以下幾個方面:
　　(1)分析信用評估方法的特點,提出了基于一種決策樹的信用評估方法,該方法通過對人壽保險信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析,將決策樹技術(shù)應用于人壽保險投?？蛻舻男庞枚仍u估之上,建立了對保險客戶信用評價標準,得到了一個實用的信用度評估的預測模型。
　　(2)研究了決策樹分類算法,并詳細闡述了ID3、C4.5決策樹的構(gòu)造算法、分枝思想、剪枝準則等。并且針對本文所研究的保險相關(guān)數(shù)據(jù)

3、,應用了C4.5算法在不同置信因子下的剪枝策略。通過實驗表明針對保險數(shù)據(jù),調(diào)整剪枝能有效地提高分類的準確率。
　　(3)依據(jù)保險業(yè)務的特點,設計和選擇與保險客戶信用相關(guān)的因素,確定信用評估的指標,采集并處理保險客戶信用有關(guān)的數(shù)據(jù)集。用C4.5決策樹算法對該數(shù)據(jù)集進行挖掘,通過對實驗得出的規(guī)則的測試和評價,達到對保險客戶信用評估的目的。
　　本文的研究是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的新應用,為保險客戶信用評估研究提供了一種新思路。該模型能夠科