基于决策树 knn信贷

基于决策树和knn的信贷评估是一种机器学习方法，主要用于对客户进行信贷评估，判断其是否有能力偿还借款。这种方法通常使用历史数据来训练模型，并使用训练好的模型对新客户进行评估。

具体来说，决策树是一种分类算法，通过对特征的分裂，将数据集分成不同的类别。在信贷评估中，决策树可以将客户的各种属性，如年龄、收入、家庭情况等，进行分类，以判断客户是否有偿还借款的能力。

而knn算法则是一种基于距离的分类算法，它通过计算客户之间的相似度，将客户分为不同的类别。在信贷评估中，knn算法可以通过比较新客户与历史数据中已知客户的相似度，来判断新客户是否能够偿还借款。

同时，这两种算法也可以结合起来使用。比如，在决策树中使用knn算法来计算某些特征的相似度，从而更加精确地对客户进行分类。