【摘 要】
:
随着生活水平的提高,群众消费观念改变,以消费信贷为代表的消费金融行业迅猛发展,越来越多的金融公司开展信贷业务,但是既要降低借款利率,吸引资质良好的用户,又要承担用户逾期造成的资产损失,这对公司的金融风控能力提出了新的要求。如何提高数据利用率,如何发挥模型的最大效用,精准识别具有逾期风险的用户,是所有消费金融公司的追求。本文以捷信贷款数据为例,采用随机森林模型、LGB模型、神经网络模型以及Stack
论文部分内容阅读
随着生活水平的提高,群众消费观念改变,以消费信贷为代表的消费金融行业迅猛发展,越来越多的金融公司开展信贷业务,但是既要降低借款利率,吸引资质良好的用户,又要承担用户逾期造成的资产损失,这对公司的金融风控能力提出了新的要求。如何提高数据利用率,如何发挥模型的最大效用,精准识别具有逾期风险的用户,是所有消费金融公司的追求。本文以捷信贷款数据为例,采用随机森林模型、LGB模型、神经网络模型以及Stacking模型,对个人信用风险进行识别。在模型的训练过程中使用五折交叉验证,采用五次预测的均值,作为最终测试集的结果,增加预测的鲁棒性。采用ROC曲线下面积AUC、KS值以及混淆矩阵的二级指标,准确率、精确度、特异性、灵敏度以及f1-score作为模型的评价标准。最后发现LGB模型分类效果相对较好,但是作为二分类问题,对于逾期用户的识别能力不强。随机森林模型和神经网络模型,对逾期用户的识别能力增强,但是带来很大一部分准确率的下降。随后我们引入Stacking融合模型,第一层以随机森林模型、LGB模型和神经网络模型为基学习器。第二层采用Logistic回归拟合三个基学习器的预测值以及随机森林训练得到的排名前20的特征。最终结果发现,Stacking融合模型有了明显的效果提升。AUC和F1的值都排名第一,说明Stacking模型相对来说集成了三种模型的优点,在保证准确率的同时,进一步增加了模型的灵敏度。
其他文献
化肥作为农产品生产过程中不可缺少的农业生产资料,在提高农业生产效率、保证主要农产品有效供给中做出了重大贡献。随着我国农业的快速发展,化肥占据了主要地位,近十年来因化肥产能过剩和农业化肥施用过量,引发了一系列环境问题。与此同时,有机肥具备的增加土壤中有机氮的比例、改进土壤质量、推动农业可持续性发展的作用倍受关注。化肥减量替代政策成为绿色农业生产的政策目标,有机肥替代化肥成为达成这一目标的关键技术。农
随着IT技术的快速发展以及物联网战略的推广与实施,信息技术基础设施与架构更加复杂化,应用规模及范围更加广泛化,对我国经济和社会的发展产生了较大的影响。在政府部门工作信息化方面,一批信息化建设重点工程和应用系统,如“金税”项目,目前已经构建完成或基本建成,并在国家税务中起到了不可忽略的作用,为云计算、移动信息化的发展鉴定了坚实的基础。TD税务互联网+税务云平台为国税总局的示范项目,本研究基于实践参与
随着移动设备的高速发展,人们的流量需求呈现出爆炸式增长态势,物联网的兴起也使得设备数量大大增加,为了满足人们的网络需求世界各国正针对5G通信进行广泛的研究和建设。5G异构网络通过海量部署不同类型的基站大大提升了移动网络的吞吐量,各种类型的基站覆盖范围相互重叠也使得组网更加灵活多变。然而海量的基站部署在提高人们用网体验的同时也带来了巨大的能源消耗,因此5G绿色通信已经成为了一大研究热点。目前的5G绿
贵州疣螈(Tylototriton kweichowensis),中国特有种,国家Ⅱ级重点保护野生动物,对生境变化具有重要指示意义。目前有关石漠化综合治理区贵州疣螈野外繁殖生态和栖息地保护的研究较少,为探明贵州疣螈种群动态特征、繁殖生态特征和栖息地环境污染现状及栖息地选择偏好,采用观察法、直接计数法及标志重捕法等调查方法,于2018年9月至2019年10月,在贵州省毕节市撒拉溪石漠化综合治理示范区
基于大众智慧的众包技术因其能有效地用于解决计算机难以单独处理的问题,成为了计算机应用中一个日益重要的领域。现有的众包平台如AMT等将这些问题以微任务的形式发布,通过互联网上的大众来解决。众包技术的关键挑战之一是答案决策,答案决策决定了如何将多个工人的答案聚合以产生高质量的任务答案。在众包答案决策的研究中,现有的方法未能综合地考虑工人质量、候选答案相似度、任务难度和任务领域等多种影响因素,缺乏一种普
近年来,我国旅游业蓬勃发展,已成为国民经济发展的重要推动力,各地加快了对旅游产业的部署和研究。旅游资源作为旅游产业发展的基础,对其研究显得十分重要,研究旅游资源的保
当前,智能机器人发展迅猛,在各领域都扮演着重要的角色。为了进一步发挥机器人在生产活动中的优势,科研人员一方面应用人工智能的手段,使单体机器人具备更高的智能、更强大的处理能力;另一方面,着手通过引入多个机器人之间的协作机制来完成单体机器人难以胜任的工作。作为多机器人研究领域的一个分支,多移动机器人编队技术也在不同的场合崭露头角。本文的工作主要包括:研究在全局地图信息已知的情况下,生成编队系统可执行路