【摘 要】
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本学位论文整理归集了Lending Club发布的2017年信贷数据,在该数据集上使用机器学习方法作实证分析,通过六种模型的比较分析,构建了基于逻辑回归的P2P网络信贷违约预测模型,为P2P网络信贷平台贷款审核提供参考。本论文首次提出了三步式的特征选择方法。该方法综合使用了特征重要度、交叉验证递归特征消除、方差膨胀系数和皮尔逊相关系数四种方法。实证结果表明,三步式特征选择方法比2020年文献中的P
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本学位论文整理归集了Lending Club发布的2017年信贷数据,在该数据集上使用机器学习方法作实证分析,通过六种模型的比较分析,构建了基于逻辑回归的P2P网络信贷违约预测模型,为P2P网络信贷平台贷款审核提供参考。本论文首次提出了三步式的特征选择方法。该方法综合使用了特征重要度、交叉验证递归特征消除、方差膨胀系数和皮尔逊相关系数四种方法。实证结果表明,三步式特征选择方法比2020年文献中的Pdc-RF算法具有更好的实证效果,构建逻辑回归模型时,该方法的KS值为0.328,高于Pdc-RF算法的0.303。针对数据不平衡问题,鉴于有论文使用过采样方法取得了较好的实证效果,本论文比较了过采样和欠采样方法处理该数据集后建立的六种模型的评价指标,实证结果表明在该数据集上使用过采样方法会造成过拟合,以致模型在测试集上的精度虚高,总的来说弊大于利。在模型选择时,本论文对六种模型作比较分析,选择了模型相对简单、可解释性强、分类预测能力较好的逻辑回归作为预测模型。经过超参数调优后,构建了基于逻辑回归的P2P网络信贷违约预测模型。对模型作进一步分析,指出样本的dti（债务收入比）、annual＿inc（年度收入）等特征对样本是否违约影响较大,贷款审核时应予以更多的关注。
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