【摘 要】
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随着经济社会的发展,信用已经成为日常生活中的重要组成部分,需要科学严谨的方法进行信用评估。在当前大数据时代的背景下,数据具有结构多元化和数据量庞大的特点,传统的主观信用评价方法难以适应快速的市场变化情况,因此各类金融机构需要通过统计学的方法进行建模,实现个人信用评价以降低信用风险。本文在传统支持向量机（SVM）的基础上,提出改良的加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）,并与集成算法XGBoost
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随着经济社会的发展,信用已经成为日常生活中的重要组成部分,需要科学严谨的方法进行信用评估。在当前大数据时代的背景下,数据具有结构多元化和数据量庞大的特点,传统的主观信用评价方法难以适应快速的市场变化情况,因此各类金融机构需要通过统计学的方法进行建模,实现个人信用评价以降低信用风险。本文在传统支持向量机（SVM）的基础上,提出改良的加权最小二乘支持向量机（WLS-SVM）,并与集成算法XGBoost进行对比。加权最小二乘支持向量机提出使用加权惩罚因子控制不同类别的重要性,并将传统支持向量机的不等式约束转换为等式约束。选择真实个人客户贷款违约数据集验证算法的有效性和可行性。对数据集进行可视化分析,缺失值处理（均值插补）、标准化处理（Z-score标准化）、数据不平衡处理（SMOTE）和特征选择（t检验）,最后建立模型并使用SHAP方法进行特征重要性解释。结果表明加权最小二乘支持向量机在分类准确率、精确率、召回率和AUC值上均优于传统支持向量机,召回率上高于XGBoost一到两个百分点,AUC值上稍低于XGBoost。因此在信用风险评估方面,本文采用的加权最小二乘支持向量机和XGBoost具有较好的分类效果,对金融机构信用风险控制具有指导意义。
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