融合Logistic回归与Tabnet模型的P2P网贷违约预测方法

朱益冬; 陈玉明; 卢俊文; 曾念峰

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融合Logistic回归与Tabnet模型的P2P网贷违约预测方法

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结合P2P网贷平台的特点,融合Logistic回归和Tabnet模型,提出一种P2P网贷违约预测方法。采集人人贷平台借贷数据,并对数据进行清洗与加工预处理;通过信息价值法和相关性分析,对众多解释变量进行筛选,以借款状态作为因变量,采用Tabnet神经网络进行训练,根据训练得到的特征重要性选择关键的解释变量;将Tabnet神经网络预测结果作为新的训练数据集,构建Logistic回归模型;将人人贷数据集输入Logistic回归学习与训练,以训练好的Logistic回归用于网贷违约预测。实验结果表明,Tabnet模型的网贷违约平均预测准确率和精确率分别为99.58%、95.47%,Logistic回归的平均准确率和精确率分别为98.72%、92.21%,而融合模型的平均准确率和精确率分别为99.60%、96.72%;在3个测试集上的准确率标准差分别为0.0014、0.0006、0.0005,精确率标准差分别为0.0344、0.0133、0.0132。表明融合Logistic回归与Tabnet的网贷违约预测方法具有Logistic回归模型的可解释性与稳定性,可提高单一模型的预测精确度。

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来源
《厦门理工学院学报》 |2022年第3期|38-47|共10页
作者
朱益冬; 陈玉明; 卢俊文; 曾念峰;
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作者单位

厦门理工学院计算机与信息工程学院;

易成功(厦门)信息科技有限公司;

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正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
P2P网贷; 违约预测; Logistic回归; Tabnet神经网络;

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