Question

数学建模 银行信贷顾客信誉评价 如何做

银行信贷顾客信誉评价
附表1为德国某银行顾客信贷历史数据，每条记录为一个顾客，共有19个属性，其中前18个属性为顾客基本情况，第19个属性为顾客信用等级类别属性：1表示信用度好，2表示信用度差。在前18个属性中，既有离散型属性（定性属性）又有连续型属性（定量属性）。
（1） 请根据附表1中数据建立数学模型，并用你的模型判别附表2中各顾客的信用度好坏。
（2） 如果考虑误判的代价如下：正确判别代价因子为0，第一类（信用度好）误判为第二类（信用度差）的代价为1，而第二类（信用度差）误判为第一类（信用度好）的代价为5，对你的模型是否需要修改？
附：各属性说明
属性1：帐户的现有信贷状态(定性属性)
A11 A12 A13
0 DM
DM
没有支票账户
属性2：一个月内信贷次数（定量属性）
属性3：信用历史(定性属性)
A32 A33 A34
至今正式还清现有信贷 至今在支付上有拖欠 重要帐户或不是在这家银行的信贷
属性4：信贷目的(定性属性)
A41 A42 A46 A43
汽车 家具/设备 教育或商业 其它
属性5：信贷额度（定量属性）
属性6：客户现有储蓄存款/债券(定性属性)A61 A62 A65

未知或没有储蓄帐户
属性7：目前为止的工作状态(定性属性)
A71 A73 A75
失业或工作年限 年
工作年限为 年
工作年限 7年

属性8：分期付款占可支配收入的百分比（定量属性）
属性9：个人身份及性别(定性属性)
A91 A92 A93
男：离婚或分居 女：离婚或分居或结婚 男：单身
属性10：其它债务人或担保人(定性属性)
A101 A102
无 有
属性11：住所年限（定量属性）
属性12：财产状况(定性属性)
A121 A122 A123 A124
房地产 没有A121但建有社会储蓄协议/ 人寿保险 没有A121和A122但有汽车或其他 未知或无财产
属性13：年龄（定量属性）
属性14：其他分期付款计划(定性属性)
A141 A143
有其它分期付款 无
属性15：住房属性(定性属性)
A151 A152 A153
付租金 自己所有 免费租用
属性16：在银行现有的信贷数量（定量属性）
属性17：工作状态(定性属性)
A171 A173 A174
失业或非技术人员 有熟练技能的雇员或政府职员 管理人员或私企老板或高层员工
属性18：可提供帮助的人数（定量属性）
属性19：类别属性(定性属性)
1：信用度好
2：信用度差

Answer 1

这是我以前写过的文章，我以前是用层次分析法做的，主成分分析法也可以做