P2P网络借贷作为一种新兴模式,凭借其高收益的投资回报和多样性的投资选择,吸引了众多投资者的关注和参与。但是,信息不对称、法律监管不完善等问题使得P2P网贷的违约现象时有发生,给投资者带来了巨大的损失。对于投资者而言,最关注的就是如何对每笔贷款进行合理的评估并有效的投资使得投资收益最大。针对投资者收益最大化的投资目标要求,本文从投资者的收益角度考虑,对每笔贷款的收益进行合理评估,并根据投资者自身风险偏好建立投资组合决策模型,为投资者提供投资决策帮助支持,具有重要的理论和实践意义。本文首先提出基于Lasso-LightGBM的收益评价方法,即将投资者的收益作为目标变量,每笔贷款的借款信息作为解释变量,运用Lasso方法构建收益评价的指标体系,再运用LightGBM建立回归模型对每笔贷款的收益进行预测。随后,在收益预测的基础上,利用每笔贷款的预测收益和方差建立考虑投资者偏好的投资组合决策模型,即将投资投资金额分配问题转化为带约束的非线性优化问题,这个模型可以帮助投资者根据自身的风险偏好确定每笔贷款的投资份额和投资金额,合理分配资金。最后结合Lending club平台的数据进行实验研究,对本文提出的方法进行验证。研究结果表明,Lasso-LightGBM的收益评价方法不仅可以筛选出与收益评价相匹配的指标体系,提高了模型预测的准确度,而且可以帮助投资者获得更高的收益。在投资组合决策模型中,投资者的收益与投资者的风险偏好程度相匹配,验证了考虑投资者风险偏好的P2P网络借贷投资组合模型的合理性和科学性,在一定程度上可以辅助投资者做出最优决策。