《表1 德国信用数据集的属性指标说明》

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《基于改进的随机森林模型的个人信用风险评估研究》

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德国信用数据集是德国一银行记录使用信用卡的个人特征及违约与否的数据集，一共有1000个客户的基本信息，包含了700个好客户（客户信用良好，没有信用违约记录）和300个坏客户（客户信用较差，有违约记录）。每个客户的信息都包含24个属性指标，由7个离散型指标、13个连续型指标构成，其他4个指标未知；每个客户的类别，取“1”代表“好”客户，“0”代表“坏”客户。该数据集指标可分为个人指标、信用指标和经济指标三大类。个人指标主要是描述个人自然信息，包括婚姻状况、性别、年龄等信息，商业银行透过这些信息能够间接获悉申请人的还款意愿和还款能力；信用指标包括贷款信息、信用卡信息、历史信用信息等，从中可了解贷款申请人的信用风险、债务压力及其历史信用；经济指标包括贷款申请人的职位、工龄、收入等信息，是衡量贷款申请人还款能力的重要指标。而4个未知指标对信用分类预测能力非常小，因此将其作为无关指标剔除。为便于筛选对个人信用状况影响程度较大的属性指标，应对所有属性指标及客户类别进行编号，具体处理方式如表1所示。