【摘 要】
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本文探讨了基于Logistic回归和分类树的客户信用度评估。从数据中随机抽取一部分事件，选取一些探索变量作为试验组用于模型的建立。描述了Logistic回归和分类树的具体算法以及
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本文探讨了基于Logistic回归和分类树的客户信用度评估。从数据中随机抽取一部分事件，选取一些探索变量作为试验组用于模型的建立。描述了Logistic回归和分类树的具体算法以及相关概念，如期望，信息增益等。然后分别使用Logistic回归模型和分类树模型对客户信用进行了测试评估。比较分析结果，Logistic回归模型易于造作，而分类树模型有较高的正确率，总体来说，两种模型对信用度都有着良好的预测性。
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