【摘 要】
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本文的研究内容为基于不平衡数据的个人信用风险评估。数据来源为“东证期货杯”全国大学生统计建模大赛选题二提供的贷款机构历史业务数据,其中记录的总用户数为3万个,违约
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本文的研究内容为基于不平衡数据的个人信用风险评估。数据来源为“东证期货杯”全国大学生统计建模大赛选题二提供的贷款机构历史业务数据,其中记录的总用户数为3万个,违约用户有1532个,为高度不平衡的数据集。首先我们在缺失值处理中对比了KNN填充和missForest填充,missForest填充方法在验证数据集上的AUC值要大于KNN填充。在变量体系指标选择方面,本文提出改进随机森林进行特征选择的方法。由于信用数据是不平衡的数据,本文对比了将数据采样平衡后进行建模,与用类别不平衡集成学习方法来建模的效果,其中类别不平衡集成学习的预测结果最好,其测试集AUC值能提升3.8个百分点。实验结果显示,类别不平衡集成学习方法中Bagging在该数据集上的预测效果要优于RUSBoost,其中随机森林方法在测试集上的AUC值最大。
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