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随着市场经济加速深化改革与金融相对自由化蓬勃发展,信用评估逐渐成为维系社会经济正常运转的重要纽带。个人信用评估是针对客户个体的行为表现进行模式识别,建立必要的统计分析模型,对个体的信誉程度进行预判,从而区分“好”客户和“坏”客户,但单一算法在评估分析应用中不能同时兼顾模型的稳健性、变量的解释性和建模的预测精度等各方面的要求,组合模型成为了重要的发展方向。然而由于个人信用评估变量复杂多样,为了降低模型复杂度,提高模型预测精度,无论采用何种方法建立模型,都要考虑对输入变量的降维问题。基于此,本文分别利用