【摘 要】
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准确识别潜在违约贷款,提前阻止贷款发放或对已发放贷款进行跟踪处理以保证贷款收益,是金融风控领域的核心问题。针对当前贷款违约预测模型分类性能低、缺乏稳定性且泛化能力不足等问题,本文利用金融贷款数据集构建了基于GSCV-XGBoost的贷款违约预测模型,提出了基于XGBoost-Stacking集成学习的贷款违约预测模型,基于Django框架开发了贷款违约预测系统。主要研究工作和成果包括:1.构建了基
【基金项目】
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江西省主要学科学术和技术带头人项目,互联网+金融风控与服务平台,江西省科技厅（20172BCB22030）；
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准确识别潜在违约贷款,提前阻止贷款发放或对已发放贷款进行跟踪处理以保证贷款收益,是金融风控领域的核心问题。针对当前贷款违约预测模型分类性能低、缺乏稳定性且泛化能力不足等问题,本文利用金融贷款数据集构建了基于GSCV-XGBoost的贷款违约预测模型,提出了基于XGBoost-Stacking集成学习的贷款违约预测模型,基于Django框架开发了贷款违约预测系统。主要研究工作和成果包括:1.构建了基于GSCV-XGBoost的贷款违约预测模型。首先,对金融贷款数据集进行预处理,结合描述性统计分析衡量特征变量与目标变量之间的相关性,选取特征子集用于构建基于XGBoost的贷款违约预测模型。其次,利用网格搜索、五折交叉验证方法对模型进行参数寻优与模型训练,形成基于GSCV-XGBoost的贷款违约预测模型。实验结果表明,相较于参数优化后的支持向量机、K近邻、逻辑回归、随机森林四种模型,GSCV-XGBoost模型在分类性能上表现更佳。2.提出了基于XGBoost-Stacking集成学习的贷款违约预测模型。采用Stacking集成学习算法多模型融合思想,将逻辑回归、随机森林、K近邻模型作为Stacking算法的第一层基学习器,使用基于XGBoost的贷款违约预测模型作为第二层基学习器,通过模型分层融合克服单一模型的缺陷,提高贷款违约预测的分类性能、稳定性及泛化能力。并将该模型与四种单一模型进行对比,实验表明,相较于单一模型,该模型具有更优的分类性能、稳定性及泛化能力。3.基于1.2中构建的贷款违约预测模型,采用Django框架开发了一个贷款违约预测系统,实现了对贷款违约的有效预测与分析。主要贡献:基于金融贷款数据集,结合网格搜索、五折交叉验证方法,构建了基于GSCV-XGBoost的贷款违约预测模型;采用Stacking算法进行了多模型分层融合,提出了性能更佳的基于XGBoost-Stacking集成学习的贷款违约预测模型;开发了一个贷款违约预测系统,实现了对贷款违约的有效预测与分析。
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