摘要：运用基于支持向量机理论试图建立一个新的个人信用评估预测方法，以期取得更好的预测分类能力．为了达到这个目标及保证可靠性，研究中使用网格5．折交叉确认来寻找不同核函数的最优参数．为了进一步评价SVM分类准确性，我们在本文最后对SVM方法与线性判别分析，Logistic回归分析，最近邻，分类回归树及神经网络进行了比较，结果表明，SVM有很好的预测效果．

关键词：信用评估 

单位：华中科技大学系统工程研究所; 武汉430074