【摘要】随着信用行业的发展以及贷款组合种类的不断增加,人们正在积极探索开发更加准确的信用评分模型。分类树是一种由计算机实现,基于统计理论的非参数识别方法。在阐述分类树的基本原理的基础上,结合国内外学者的研究成果将分类树与其他方法进行比较研究,从而分析了其对于个人信用评估的适用性。通过建立符合我国实际情况的指标体系,选取样本数据进行应用分析,证实了分类树在变量选择和分类准确度上明显优于其它方法。