结合XGBoost算法和Logistic回归的信用评级方法

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信用评级模型是金融机构科学评估客户违约风险的重要工具。以提升信用评级模型分类准确性和确保可解释性为目标,提出将XGBoost算法与Logistic Group Lasso模型相结合的信用评级方法,利用XGBoost算法进行特征选择来简化模型结构,构建Logistic Group Lasso模型来确保模型中重要变量的可解释性。基于某商业银行小微企业信贷业务数据的实证研究表明,新方法对贷款客户的分类效果显著优于常规方法,能够有效防控客户的违约风险,为金融机构带来更多收益。
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