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基于支持向量机技术的信用风险评估模型研究的任务书
一、研究背景和研究目的
信用风险是金融行业普遍存在的问题，贷款方的违约行为对金融机构以及整个社会都会带来不良的影响。因此，开发一种高效、准确的信用风险评估模型对于金融机构风险控制具有重要意义。支持向量机是一种常用的分类算法，在许多领域都有广泛的应用。本研究将采用支持向量机技术，构建一种基于支持向量机的信用风险评估模型，旨在提高信用风险评估的准确性和效率。
二、具体研究内容和任务
1.对支持向量机技术的理论进行梳理与研究，了解其原理、算法及其在分类问题中的应用。
2.对于信用风险评估，收集相关数据并进行数据预处理，包括数据清洗、特征提取、特征选择等。
3.利用支持向量机算法对数据集进行分类，并对模型进行调参优化，提取最佳模型参数。
4.通过实验验证和比较，评估本模型的准确性和性能优劣，并与其他分类算法进行比较。
5.分析模型的优缺点，并提出相应的改进方案，为进一步提高信用风险评估的准确性和效率提供基础。
三、研究进度和成果要求
1.月度进度计划及成果要求：
第1-2个月：收集数据，进行数据预处理工作，完成数据集的构建；
第3-4个月：学习支持向量机技术，完成支持向量机模型的构建；
第5-6个月：对模型进行训练和调参优化，并进行模型的性能评估；
第7-8个月：与其他算法进行比较，并分析模型的优缺点；
第9-10个月：提出改进方案，准备论文草稿，并撰写论文。
2.要求研究成果包括：
（1）详细的任务书及进度计划；
（2）数据集构建和预处理的详细过程；
（3）支持向量机模型的构建及调参、优化过程；
（4）模型性能评估结果；
（5）模型与其他算法的对比分析；
（6）改进方案的提出和讨论；
（7）论文正式稿。