基于机器学习的P2P违约预测算法比较——以'人人贷'为例

李汛; 龙真; 付怀宇; 刘品璐

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基于机器学习的P2P违约预测算法比较——以'人人贷'为例

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近年来P2P网络借贷在解决小微企业贷款难的问题上发挥了重要作用。然而,由于网络借贷信息不对称的特点,贷款违约风险成为网络借贷发展亟待解决的问题。我们借助机器学习的方法,以“人人贷”数据作为样本,建立CART决策树模型、SVM模型和KNN模型进行预测并对三种算法进行比较,证实了这三种模型都能够有效预测违约,并经比较发现K-邻近与CART决策树方法优于SVM算法。

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来源
《统计与管理》 |2019年第6期|104-109|共6页
作者
李汛; 龙真; 付怀宇; 刘品璐;
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作者单位

武汉大学经济与管理学院湖北武汉 430072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
机器学习; 网络借贷; 违约预测;

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