【摘 要】
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近年来,公积金贷款的逾期率与逾期额不断攀升,因此,对于公积金贷款用户是否会出现逾期还款行为的准确预测显得尤为重要。本文以公积金贷款用户的逾期行为评估为研究对象,通过建立集成学习模型对贷款用户是否会发生逾期行为进行预测,为银行等金融机构的信贷工作提供了 一定的借鉴。本文利用某银行公积金贷款领域的数据集,首先对部分变量与逾期率之间的相关性进行可视化分析,然后通过特征编码、特征选择等方法进行数据预处理,
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近年来,公积金贷款的逾期率与逾期额不断攀升,因此,对于公积金贷款用户是否会出现逾期还款行为的准确预测显得尤为重要。本文以公积金贷款用户的逾期行为评估为研究对象,通过建立集成学习模型对贷款用户是否会发生逾期行为进行预测,为银行等金融机构的信贷工作提供了 一定的借鉴。本文利用某银行公积金贷款领域的数据集,首先对部分变量与逾期率之间的相关性进行可视化分析,然后通过特征编码、特征选择等方法进行数据预处理,分别构建了基于XGBoost和随机森林算法的公积金贷款逾期预测模型,研究发现:(1)从整体准确率来看,两
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