《表2 Logistic回归模型评价指标一览表（单位：%）》

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将经过9个指标作为特征变量，是否违约作为目标变量来建立Logistic回归模型。首先，考察特征变量间的多重共线性。从相关系数矩阵中发现，特征变量之间的共线性比较普遍且复杂，采用“逐步回归”对变量进行筛选。将建立的模型分别用重采样的训练集与测试集以及未经重采样数据集的测试集进行了模型的预测，通过正确率、召回率、特异性以及错判率四种指标来检验模型预测效果，结果如表2所示。（表2)