【摘 要】
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信贷业务是商业银行等金融机构的核心业务之一,而智能风控模型是信贷业务的主要技术手段,也是大数据算法的主要应用场景之一。但是,在风控模型建立过程中样本不平衡现象是普遍存在的亟待解决问题之一。本文建立了基于混合采样策略与代价敏感方法相结合的样本不均衡处理模型,在模型中首先基于混合采样策略调整正负样本比例,然后依据代价敏感方法训练模型。本文采用Kaggle竞赛数据集“Give Me Some Credi
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信贷业务是商业银行等金融机构的核心业务之一,而智能风控模型是信贷业务的主要技术手段,也是大数据算法的主要应用场景之一。但是,在风控模型建立过程中样本不平衡现象是普遍存在的亟待解决问题之一。本文建立了基于混合采样策略与代价敏感方法相结合的样本不均衡处理模型,在模型中首先基于混合采样策略调整正负样本比例,然后依据代价敏感方法训练模型。本文采用Kaggle竞赛数据集“Give Me Some Credit”进行实证分析,经过特征工程最终选定10个变量进入建模环节。在建模过程中,首先分别基于上采样策略、下采样策略、混合采样策略对非平衡的信贷数据集进行处理。接下来,将平衡后的数据集分别与Linear SVC算法、Logistic回归算法、决策树算法、基于代价敏感的Adacost算法相结合构造逾期预测模型。最后使用模型评价指标:Recall值、AUC值、F1值、G-mean值进行比较分析。结果表明,基于SMOTEENN和Adacost构建的逾期预测模型相较于其他分类模型,增强了对违约客户的识别能力。即Recall值有显著提升,达到了0.92,AUC值、F1值、G-mean值均高于0.90。
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