【摘 要】
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随着互联网的普及，互联网金融飞速发展。随着机器学习技术的不断发展，依靠大数据技术主动获取、分析、整理各类数据，建立精确的用户行为画像，为客户提供更加精准的风控服务，已经成为解决金融行业风控问题的有效途径。应用机器学习和大数据等技术对用户贷款进行违约预测，为金融行业提供更为详细的用户画像，以作为对风险的评估，而预测的关键是机器学习算法的构建以及特征的建立。目前研究的风控模型，贷款预测的效果还有待提高
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随着互联网的普及，互联网金融飞速发展。随着机器学习技术的不断发展，依靠大数据技术主动获取、分析、整理各类数据，建立精确的用户行为画像，为客户提供更加精准的风控服务，已经成为解决金融行业风控问题的有效途径。应用机器学习和大数据等技术对用户贷款进行违约预测，为金融行业提供更为详细的用户画像，以作为对风险的评估，而预测的关键是机器学习算法的构建以及特征的建立。目前研究的风控模型，贷款预测的效果还有待提高。本文主要研究GBDT在贷款问题中的作用，通过实验，与LR、SVM、随机森林等常用模型进行对比，发现GBDT模型的准确率最高，说明GBDT模型效果较好，有一定的实用价值。
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