朴素贝叶斯小样本金融客户分类方法与分类偏好研究

作     者：杨超 李卫民 YANG Chao;LI Wei-min

作者机构：上海立信会计金融学院金融科技学院上海201209 上海大学计算机科学与技术学院上海200444 

出 版 物：《小型微型计算机系统》 (Journal of Chinese Computer Systems)

年 卷 期：2021年第42卷第3期

页      面：491-495页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点研发计划项目(2017YFE0117500)资助 国家自然科学基金项目(61762002)资助。 

主　　题：朴素贝叶斯 金融客户 小样本 分类 偏好 

摘      要：对金融客户进行准确分类是向其提供个性化服务的前提.针对某金融产品的销售需求,通过在线推销测试收集客户样本数据,并根据用户反馈标注样本.通过构造概率分布函数、离散化连续型数据两种方式构建贝叶斯分类器.利用交叉检验训练和测试分类算法,发现朴素贝叶斯分类算法性能优于高斯贝叶斯算法和逻辑回归算法.离散化连续型数据过程中结合分类偏好进行数据过滤,实验证明,异常数据滤除率参数对客户分类算法的准确性有显著影响,通过恰当设置该参数的取值,可以调节分类算法的分类偏好.方法对于提升金融产品销售效率,降低营销成本有参考价值.