SVM在信用风险评估中的应用场景是通过构建一个模型来将信用风险评估分为高风险和低风险两类。SVM可以利用贷款人的信用记录、年龄、收入等因素作为特征，对其进行分类，从而对贷款人的信用风险进行评估。具体应用中，可以通过收集大量的样本数据，使用SVM算法训练并优化模型，对贷款人的信用风险进行有效地判断。
SVM在信用风险评估中的应用场景是什么？
我对SVM在信用风险评估中的应用场景方面有些困惑，请问有谁能够解答一下呢？我知道SVM是一种分类算法，它基于数据的特征把数据分成两类，但是我不确定它在信用风险评估中的具体应用场景。例如，SVM在评估贷款人的信用风险时，它可能会如何考虑贷款人的信用记录、年龄、收入等因素呢？希望有了解这方面知识的朋友可以给我一些具体的解答，非常感谢！
提问时间：2023-06-04 10:27:46
编辑时间：2023-06-04 10:27:48
提问者：
Cloudless_Sky
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9回答时间：2023-06-04 10:27:51
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