集成学习框架下的个人信用评分模型研究

陈磊; 范宏

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在大数据时代背景下,建立适当的个人信用评分模型对用户违约风险进行有效预测,对于预防互联网金融风险极其重要.文章基于人工智能前沿技术,引入Bagging、Boosting以及Stacking集成学习框架来构建个人信用评分模型,并在融360平台近3.5万的用户贷款数据集上进行实证研究.首先,选用随机森林、GBDT以及XGBoost算法分别建立了单一信用评分模型;其次,将以上三种同质集成树算法作为Stacking异质集成框架第一层的基分类器,以Logistic regression为第二层的元分类器,进行模型融合.结果表明,Stacking异质集成模型在三种评估角度下均表现优异.

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来源
《中国市场》 |2020年第20期|164168|共2页
作者
陈磊; 范宏;
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作者单位

东华大学旭日工商管理学院上海 200051;

东华大学旭日工商管理学院上海 200051;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
信用评分模型; 同质集成算法; 异质集成算法; 随机森林; GBDT; XGBoost;

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