信用贷款逐渐在人们的生活中普及,越来越多的人使用小贷,分期,信用卡等信贷服务来提升生活的质量。根据统计,消费类贷款余额从2016年末的24.6万亿增长到2021年底的53.3万亿。与此同时,不良贷款余额也在迅速增加。为降低金融机构的信用风险,保证行业的可持续发展,利用机器学习和人工智能技术降低逾期风险具有重要意义。本文以上海某金融科技公司在拉丁美洲的信用贷款交易数据为研究对象,利用Python工具对该数据集进行数据处理和分析。对数据中的重复值,异常值和缺失值进行处理。然后根据不同特征的特点进行编码处理,对无顺序取值较少的离散变量进行独热编码,对顺序变量进行顺序编码,对无顺序但取值较多的变量进行目标编码。本文根据特征的IV值进行特征重要性排序和筛选,保留IV值大于0.02且相关系数小于0.8的特征。本文依次选择逻辑回归,随机森林,XGBoost,LightGBM,CatBoost,Voting,Stacking等算法评估其在上述数据上的预测效果。在模型训练过程中,利用5折交叉验证和贝叶斯优化的方法进行超参数调整。评估的指标为分类问题常见的Accuracy,Precision,Recall,F1 score,AUC,KS等指标。通过对比分析不同模型在上述数据集上的表现,结果显示以随机森林、XGBoost、LightGBM、CatBoost四个模型作为基学习器,以逻辑回归模型作为元学习器建立的Stacking算法模型在测试集上的AUC和KS要明显高于单个集成模型,具有明显的优势。为了验证本文所构造的Stacking模型的效果,本文又在阿里公开的违约数据集上对各个模型的表现进行测试,结果显示仍然是Stacking模型表现最好。对Stacking模型输出的概率,本文将其转化为信用评分,以便贷款公司可以利用信用分数作为贷款审核的参考。本文的贡献在于使用了真实的拉美信用贷款数据进行处理并构建了一个两层的Stacking集成学习模型。在调整超参数的过程中,使用了贝叶斯优化的超参数调整方法。