陳力+黃艷瑩+游德創(chuàng)

摘要： 本文針對(duì)銀行個(gè)人信用數(shù)據(jù)的分類預(yù)測(cè)問題，從數(shù)據(jù)集的特征選擇和集成學(xué)習(xí)兩個(gè)角度出發(fā)，提出了PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法。在采用Accuracy和AUC作為分類模型評(píng)價(jià)指標(biāo)的前提下，本文選取了源于澳大利亞某銀行的個(gè)人信貸數(shù)據(jù)集進(jìn)行測(cè)試。測(cè)試結(jié)果表明本算法在有效提取關(guān)鍵特征后提高了Adaboost的穩(wěn)定性，并且在分類準(zhǔn)確度上相比單純使用Logistic分類器有不同程度的提高。

Abstract： This paper focused on classification prediction problem of the bank personal credit data， proposed a PCA-Adaboost-Logistic ensemble learning algorithm based on feature selection and ensemble learning. Accuracy and AUC were used as the classification model evaluation metric under the premise， this paper used the credit data sets from Australian banks to test the proposed algorithm. The results show that the proposed algorithm improves the stability of the Adaboost after extract the key features， and the classification accuracy is higher than the Logistic classifier.

關(guān)鍵詞： 信用評(píng)級(jí)；主成分分析；Adaboost；邏輯回歸

Key words： credit score；PCA；Adaboost；Logistic Regression

中圖分類號(hào)：F830.5 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1006-4311（2017）18-0170-03

0 引言

1936年，費(fèi)舍爾[1]提出了統(tǒng)計(jì)判別分析的概念，這是信用評(píng)級(jí)領(lǐng)域的基礎(chǔ)。后來(lái)，大衛(wèi)·杜蘭德[2]在1941年運(yùn)用了幾種算法來(lái)區(qū)分好的貸款和壞的貸款。1980年，銀行業(yè)專家鼓勵(lì)對(duì)信用卡使用信用評(píng)級(jí)，這也是首次將信用評(píng)級(jí)應(yīng)用到其他產(chǎn)品。托馬斯[3]定義信用評(píng)級(jí)為認(rèn)識(shí)銀行客戶的過程，為了根據(jù)一系列預(yù)定的標(biāo)準(zhǔn)給他們發(fā)放貸款。現(xiàn)在，許多關(guān)于信用評(píng)級(jí)的研究集中到人工智能技術(shù)上，比如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法和支持向量機(jī)，這些算法比統(tǒng)計(jì)優(yōu)化方法更能區(qū)分客戶的好壞。此外，基于集成學(xué)習(xí)算法的信用評(píng)分模型已經(jīng)被廣大的研究人員所使用，他們的研究成果已經(jīng)證實(shí)這種模型比單純的分類算法模型擁有更好的性能。

基于以上的研究背景，本文采取了融合特征選擇和集成算法的PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法來(lái)評(píng)估銀行客戶信用等級(jí)。本算法首先利用PCA對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇，然后采用Adaboost集成學(xué)習(xí)框架，提出基于Logistic分類器的Adaboost算法，該算法有效提升了分類模型的學(xué)習(xí)能力，在預(yù)測(cè)銀行客戶信用等級(jí)方面具有良好的性能。

1 PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法

1.1 PCA

PCA，即Principal Components Analysis，也就是主成分分析。PCA是一種常用的數(shù)據(jù)分析方法，它通過線性變換將原始數(shù)據(jù)變換為一組各維度線性無(wú)關(guān)的表示，可用于提取數(shù)據(jù)的主要特征分量，常用于高維數(shù)據(jù)的降維。

1.2 Adaboost-Logistic分類算法

1.2.1 Adaboost算法

Boosting，也稱為增強(qiáng)學(xué)習(xí)或提升法，是一種重要的集成學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠?qū)㈩A(yù)測(cè)精度僅比隨機(jī)猜測(cè)度略高的弱分類器增強(qiáng)為預(yù)測(cè)精度高的強(qiáng)分類器。Adaboost正是其中最成功的代表，其被評(píng)為數(shù)據(jù)挖掘十大算法之一[4]。該算法是一種迭代算法，是由Schapire和Freund在1995年共同提出的[5][6][7]。

Adaboost算法的基本思想是：開始時(shí)，每個(gè)樣本對(duì)應(yīng)的權(quán)重是相同的，即其中m為樣本個(gè)數(shù)，那么每個(gè)訓(xùn)練樣本的初始權(quán)重都是1/m，在此樣本分布下訓(xùn)練出一弱分類器?；疽?guī)則是對(duì)訓(xùn)練失敗的樣本賦予較大的權(quán)重，這樣下次迭代時(shí)分類器將重點(diǎn)學(xué)習(xí)那些失敗的樣本，而對(duì)于分類正確的樣本，降低其權(quán)重，從而得到一個(gè)新的樣本分布。在新的樣本分布下，再次對(duì)樣本進(jìn)行訓(xùn)練，得到弱分類器。依次類推，經(jīng)過T次循環(huán)，得到T個(gè)弱分類器，把這T個(gè)弱分類器按一定的權(quán)重疊加起來(lái)，得到最終想要的強(qiáng)分類器。

1.2.2 Logistic 回歸

Logistic回歸，即Logistic Rregression。Logistic回歸是概率型非線性回歸模型，是研究二分類觀察結(jié)果y與一些影響因素（x1，x2，…，xn）之間關(guān)系的一種多變量分析方法。通常的問題是，研究某些因素條件下某個(gè)結(jié)果是否發(fā)生，比如本文中根據(jù)銀行客戶的數(shù)據(jù)信息來(lái)評(píng)價(jià)該客戶是“Good（好客戶）”或者“Bad（壞客戶）”。

1.3 PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法

PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法首先采取PCA進(jìn)行特征選擇，之后用經(jīng)特征選擇的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型，然后通過模型對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，得到分類結(jié)果，并且計(jì)算出模型預(yù)測(cè)的精度和AUC值。PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法的具體流程如表1所示。

2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和模型評(píng)估指標(biāo)

2.1 數(shù)據(jù)集的描述

一些來(lái)源于現(xiàn)實(shí)世界的公共數(shù)據(jù)集已經(jīng)非常有名，而且在學(xué)者的文章中都有廣泛采用，這些數(shù)據(jù)集很容易地可以從UCI數(shù)據(jù)庫(kù)中獲得。本文所使用的個(gè)人信貸數(shù)據(jù)集Australian采集于UCI數(shù)據(jù)庫(kù)、源于澳大利亞某銀行。這個(gè)數(shù)據(jù)集的詳細(xì)特征信息如表2所述。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)集Australian共有690條記錄，每一條記錄有15個(gè)字段組成。這其中前面14個(gè)字段是有關(guān)銀行客戶信貸信息的描述，最后一個(gè)字段是銀行對(duì)客戶信用級(jí)別的定義，該字段分為兩類，分別是：“Good（好客戶）”、“Bad（壞客戶）”。

以上部分對(duì)Australian數(shù)據(jù)集進(jìn)行了簡(jiǎn)單的總結(jié)分析，明顯發(fā)現(xiàn)每個(gè)數(shù)據(jù)集的特征屬性都比較多。然而，這些特征屬性對(duì)目標(biāo)屬性的影響程度大不相同，因此使用PCA對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇從而達(dá)到降低數(shù)據(jù)維度的步驟不可或缺。另外，數(shù)據(jù)集中的屬性的類型各不相同，有數(shù)值型、字符型等，因此我們將字符型屬性對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換成數(shù)值型屬性，這樣有利于后文實(shí)驗(yàn)的開展。

2.3 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)

在傳統(tǒng)的分類方法中，常用準(zhǔn)確度（Accuracy）作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。然而，很多情況下，僅僅依靠準(zhǔn)確度不足以區(qū)分分類模型的優(yōu)劣。所以，為了讓所提出的模型的預(yù)測(cè)結(jié)論可靠，本文在模型準(zhǔn)確度的基礎(chǔ)上，新增AUC（area under the curve）作為評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)。AUC就是ROC（receiver operating characteristic）曲線下方的面積，取值在0.5到1之間。ROC曲線是一種使用率很高的分類器評(píng)價(jià)指標(biāo)，它是基于混淆矩陣得來(lái)的，表3就是一個(gè)分類問題的混淆矩陣。

根據(jù)上面的混淆矩陣，有以下概念：

3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了同時(shí)驗(yàn)證本文提出的PCA-Adaboost-Logistic算法中Adaboost的性能和特征選擇的有效性，實(shí)驗(yàn)分別測(cè)試了不經(jīng)過特征提取也不使用Adaboost的單純Logistic算法、不經(jīng)過特征提取使用Adaboost-Logistic算法、采用特征提取的PCA-Logistic算法、采用特征提取的PCA-Adaboost-Logistic算法四種算法所得出的Accuracy和AUC。在實(shí)驗(yàn)中，我們采用十字交叉驗(yàn)證（10-fold cross-validation）的測(cè)試方法。這種方法的基本思想是把原始數(shù)據(jù)分成十份，輪流將其中9份作為訓(xùn)練集，1份作為測(cè)試集。首先用訓(xùn)練集對(duì)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，然后利用測(cè)試集來(lái)測(cè)試訓(xùn)練得到的模型，最后評(píng)價(jià)模型的分類性能。在使用十字交叉驗(yàn)證方法時(shí)，會(huì)得到10次模型評(píng)價(jià)結(jié)果，將這10次結(jié)果的平均值作為模型最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)。另外，試驗(yàn)中集成學(xué)習(xí)算法Adaboost的迭代次數(shù)取值100。表4為以上四種算法的Accuracy和AUC對(duì)比情況。

3.2 結(jié)果分析

從表4可以看出，單純使用Logistic回歸的分類模型在Accuracy和AUC值上都比其他三種模型低，這說(shuō)明單純的Logistic算法的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性都有很大的改善空間。在使用Logistic回歸的前提下，加入集成學(xué)習(xí)算法Adaboost使得模型的分類精度和穩(wěn)定性有了顯著的提升，同理，對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征選擇后Logistic回歸算法預(yù)測(cè)的精度也有了極大的提升，同時(shí)也更加穩(wěn)定，這說(shuō)明數(shù)據(jù)集的質(zhì)量對(duì)分類模型的影響十分大，從某種程度上決定了分類模型的性能。而且，可以很容易地看出，PCA-Adaboost-Logistic算法較前三種算法的性能更加優(yōu)秀，這種模型的預(yù)測(cè)精度和穩(wěn)定性都表現(xiàn)地很出色。因此基于數(shù)據(jù)處理的集成學(xué)習(xí)算法較單純的分類算法具有更好的性能。

4 結(jié)論

本文提出了PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法，該算法首先利用PCA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，選取最優(yōu)特征子集后采用Adaboost-Logistic分類算法進(jìn)行分類。在使用相同組數(shù)據(jù)集的前提下，實(shí)驗(yàn)使用Logistic、Adaboost-Logistic、PCA-Logistic和PCA-Adaboost-Logistic四種分類算法分別對(duì)銀行客戶進(jìn)行信用評(píng)級(jí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)PCA-Adaboost-Logistic集成學(xué)習(xí)算法較其他三種算法的性能更優(yōu)越。因此，集成學(xué)習(xí)算法較單純的分類器具有更優(yōu)良的分類性能。

參考文獻(xiàn)：

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