基于决策树算法的信用卡违约预测研究文献综述

随着信用卡行业的蓬勃发展，信用卡违约风险成为了金融机构面临的严峻挑战。

准确预测信用卡违约风险对于降低金融风险、提高盈利能力至关重要。

决策树算法作为一种经典的机器学习算法，因其可解释性强、易于理解等优点，被广泛应用于信用卡违约预测领域。

本文首先介绍了信用卡违约风险、决策树算法的相关概念，并回顾了国内外学者在信用卡违约预测领域的研究现状，包括传统统计方法、机器学习方法以及混合方法。

接着，重点阐述了决策树算法在信用卡违约预测中的应用，包括常用的决策树算法（ID3、C4.5、CART）、特征选择、模型构建与评估等方面。

此外，本文还分析了现有研究的不足，并展望了未来的研究方向，例如：融合多源数据、探索更优的决策树算法、构建可解释性更强的预测模型等。

关键词：信用卡违约预测；决策树算法；机器学习；风险管理；特征选择

近年来，信用卡行业发展迅速，但随之而来的信用卡违约问题也日益突出，给金融机构带来了巨大的风险和损失。

信用卡违约预测是指利用历史数据和相关信息，构建模型来预测未来信用卡用户发生违约行为的可能性。

准确的违约预测可以帮助金融机构识别高风险用户，采取有效的风险控制措施，降低违约损失，提高盈利能力。