【摘 要】
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针对网络个人信用有效评分缺失的问题,分析了互联网信贷个人信用评估数据的特点,选用支持向量机、随机森林和XGBoost分别建立了信用预测模型,并对3种单一模型进行了投票加权
【机 构】
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华南师范大学华南先进光电子研究院; 深圳市国华光电科技有限公司; 深圳市国华光电研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-荷兰国家基金机构间合作重点项目(NSFC-NWO)(51561135014);教育部“长江学者和创新团队发展计划”资助项目(IRT13064);广东省引进创新科研团队计划项目(2013C102);广东省科技计划项目(2014B090914004,2016B090918083);广东省引进第四批领军人才专项资金项目(2014);深科技创新【2015】291号科技金融股权投
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针对网络个人信用有效评分缺失的问题,分析了互联网信贷个人信用评估数据的特点,选用支持向量机、随机森林和XGBoost分别建立了信用预测模型,并对3种单一模型进行了投票加权融合.基于互联网信贷数据的特点,在特征工程中对样本集特征进行了离散化、归一化和特征组合等处理.为增加对比,对实验数据集进行了FICO评估核心——Logistic回归分析.实验结果表明:3种单一算法性能均优于Logistic回归,XGBoost表现优于支持向量机和随机森林模型,预测相对准确;投票融合模型的表现比单一模型更好,模型分辨能力更优秀,预测精度更高,更适用于互联网信贷个人信用评估.
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