1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....做了模型的评估和比较部分，预测精确度的比较和效率的比较，让我可以当利用模型对样本中的客户进行分类时,对各种模型进行比较,以便提高精确度。在对模型做分类的时候用了贝叶斯分类器树三种方法进行分类，协助我了解了不同的分类算法，并且针对现有数据，经过结果对比，评估出了在这个项目中贝叶斯分类器分类效果的最好。在小组合作中，方面消化了部分数据挖掘的知识，另方面和同学在沟通合作中增进了友谊，算是在短期之内获益匪浅......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....我国作为个发展中国家,由于法律体系个人观念社会文化经济状况等方面与国外存在差异,导致影响个人信用评估的因素同发达国家存在些不同点如性别婚姻状况等指标变量。因此,在借鉴国外成熟的个人信用评估模型时,不能盲目地全盘接受,要经过理论分析和适用性检验。我国商业银行在建立消费信贷申请人个人信用评估系统时,被拒绝给与贷款的申请人信息不再纳入评分系统,只有被银行接受客户的履约记录才是可知的,本文数据的选取也基于这现实。因此,用于构建模型的数据与现实数据存在差二〇四年十二月十九日星期五异,这是本文研究未解决的个问题。随着我国个人信用信息基础数据库的投入运行,商业银行的数据获取将更便利,如果可以将被拒绝客户的信用信息纳入商业银行的评分系统,无疑将增强商业银行的风险管理能力和盈利能力。除了上面强调的局限性之外,毫无疑问资信评估将会继续成为在消费信贷中预测消费信贷风险的主要工具,研究出切合我国国清的消费信贷个人资信评估模型的商业银行将在消费信贷风险管理方面获得优势......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....因此,在实际操作中可以根据银行既有的贷款申请批准率来决定个人信用评分的临界分值。个人信用评估值的人工修正由于我国商业银行在建立个人信用评估模型方面尚处于起步阶段,模型设计仍不够合理,消费信贷申请人的个人信息缺失情况比较严重,因此在个人信用评估模型给出客户的信用评分后,专业的信贷审批人员可以根据己有的审批经验对客户的信用评分和放贷决策进行修正。当贷款审批人掌握了建立信用评估模型时所不具有的信息,如个信用分数很高的申请人被卷入到项经济诉讼中,或信用分数很低的申请人刚刚得到了份新工作,在这种情况下,贷款审批人员可以根据实际情况对该申请人的信用评分进行重新评价。另外种情况是个客户按信用得分评价时会被拒绝但商业银行仍给予放贷。例如,如果授信机构长期来看,当地大学生可能是个潜在的客户群体,即使按目前的状况他们的信用评分无法达到临界分值,但贷款审批人员仍可能批准其中的部分人以期培养些忠诚客户。第三种情况是当贷款审批人感到申请人有种不能解释的违约倾向时,他的经验告诉他批准该申请是不明智的......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....它可以帮助有效减少在构造贝叶斯分类器时所需要进行的计算量。贝叶斯算法运行结果图二〇四年十二月十九日星期五基于决策树的方法所谓决策树就是个类似流程图的树型结构，其中树的每个内部结点代表对个属性的测试，其分支就代表测试的每个结果，而树的每个叶结点就代表个类别。树的最高层结点就是根结点。决策树的中间点通常用矩形表示，而叶结点常用椭圆表示。为了对未知数据对象进行分类识别可以根据决策树的结构对数据集中的属性值进行测试，从决策树的根结点到叶结点的条路径就形成了对相应对象的类别预测。决策树可以很容易转换为分类规则。基于算法的决策树运行效果图二〇四年十二月十九日星期五基于算法的决策树支持向量机方法支持向量机，简称为是种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。支持向量机属于般化线性分类器。这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因二〇四年十二月十九日星期五此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。的主要思想可以概括为两点它是针对线性可分情况进行分析......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....般情况下,商业银行会给予信贷审批人员定的人工修正权限,将个人信用评分在个合理范围内进行调整。二〇四年十二月十九日星期五个人信用评估模型应用限制虽然信用评估模型有许多优点,但是这些模型本身也有些限制。首先是拒绝推论。所谓拒绝推论,即申请被拒绝者的数据不再纳入评分系统,导致样本选取的非随机性。只有被银行接受了的客户,其账户业绩表现的信息是违约还是履约才是可知的,但这样就忽略了被拒绝的客户,他们的信息不会包含在构建模型的数据库中,因此就没有机会来确知他们的信用价值性。因而,样本将会是有偏的也就是不同于般总体,其中履约客户的作用大大的得到了表现。使用这样本得到的信用评估模型通常将无法在完全的总体中表现良好,因为用于购建模型的数据与将模型应用到现实的数据存在差异。其次,对于消费贷款中个人资信评估的指标选取尚缺全面性,文中的指标变量选取是结合前人研究成果和现实可行性提出的,由于客观原因存在定局限性,随着信息数据库完善,指标体系也应该根据预测效果不断修正......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分，从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能支持向量机算法的优点学习问题可以表示为凸优化问题，因此可以利用已知的有效算法发现目标函数的全局最小值。而其他分类方法如基于规则的分类器和人工神经网络都采用种基于贪心学习的策略来搜索假设空间，这种方法般只能获得局部最优解。通过最大化决策边界的边缘来控制模型的能力。尽管如此，用户必须提供其他参数，如使用核函数类型和引入松弛变量等。通过对数据中每个分类属性引入个哑变量，可以应用于分类数据。般只能用在二类问题，对于多类问题效果不好。支持向量机算法运行效果图二〇四年十二月十九日星期五第四章模型评估与比较预测精确度及效率比较预测精度比较我们对模型预测准确度进保持在同水平上,即使个人情况发生些变动,信用评估值的变动也不宜过大。也就是说,如果商业银行目前的贷款申请批准率为......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....世界经济全球化的融合，越来越多的中小型企业在机遇和挑战的夹缝中艰难求存，越来越多的工薪族在面对价格不断上涨的房子面前望而却步，贫富差距增加，贫困人口想要改变现状步履艰难。在这种状况下，贷款融资成为个走向成功的突破口。然而，曾经普通人想要向贷款不啻于上青天。首先，大的国有银行通常只服务大客户，商业贷款动辄上百上千万，对于中小型企业和个人，因为风险大，收益少，通常不在其考虑之列。其次，中小型城市迅速发展，但是城市底层，农村乡镇等地方，银行深入不到。最后，民间贷款高利贷现象纷乱，扰乱市场秩序。至此，许多小额贷款公司应运而生，些大企业，诸如阿里等大型企业也开始将目光放注于这土地，纷纷开启小额贷款。小额贷款是以个人或家庭为核心的经营类贷款，其主要的服务对象为广大工商个体户小作坊小业主。贷款的金额般为元以上......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....所以研究总体只是己经获得贷款资格的客户的行为表现情况,随着经济发展可以将部分未获得贷款资格的借款人也纳入观察集合中,或者随着技术发展完善,可以根据获贷款资格借款人的分布特征变化推断出未获得贷款资格的借款人特征变量信息,进而研究全部潜在客户的行为表现特征,可以增强金融机构的管理能力和盈利能力。第三,未考虑宏观经济环境因素的影响。经济环境的变化直接影响到商业银行的供给成本,进而影响到其利润水平,消费贷款的利率也会产生定的变化。同时,经济环境的变动也将直接影响到借款人的收入水平,进而影响到其还款意愿以及还本付息的能力。所以,经济环境应是信用评估模型中的个重要影响因素,但因为经济环境本身难以量化,而且它的影响是多方面的,因此在模型中难以体现。本文的设想是在个人信用评估模型给出消费信贷申请客户的信用评分基础上,将宏观经济环境因素作为缓和因素考虑,尤其是对于完全依靠信用评分无法做出贷款决定的客户进行宏观经济环境因素的考虑。第四......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....在处理大规模数据库时，贝叶斯分类器巴表现出较高的分类准确性和运算性能。设为个类别未知的数据样本。为个假设，若数据样本属于个特定的类别，那么分类问题就是决定，即在获得数据样本时，假设成立的概率。是事后概率，或为建立在条件之上的概率。例如假设数据样本是水果，描述水果的属性有颜色和形状。假设为红色和圆状，为是个苹果的假设，因此就表示在已知是红色和圆状时，确定为个苹果的假设成立的概率相反为事前概率，在上述例子中，就表示任意个数据对象，它是个苹果的概率，无论它是何种颜色和形状。与相比，是建立在更多信息基础之上的，而前者则与无关。类似的，是建方在基础之上的成立概率，也就是说若已知是个苹果，那它是红色和圆状的概率可表示为。由于，和的概率值可以从供学习使用的数据集合中得到，贝叶斯定理则描述了如何根据，和计算获得的。有关的具体公式定义描述如下基本贝叶斯分类器假设个指定类别中各属性的取值是相互的......”。