【摘 要】
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贷款业务是金融机构的支柱性业务,保障贷款业务的安全性和提高信用贷款业务的风险预测能力非常重要。因此,评估个人信贷的违约风险有着非常大的理论和现实意义。为了弱化传统信用评估体系的弊端影响,降低不良贷款率和规避信贷风险,基于人工智能算法的风险预测模型应用而生。常用的信贷风险研究算法是Logistic回归及其改进算法。此类方法存在的问题是每个特征之间彼此独立,会忽略特征交叉产生的影响。其他相关研究尝试使
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贷款业务是金融机构的支柱性业务,保障贷款业务的安全性和提高信用贷款业务的风险预测能力非常重要。因此,评估个人信贷的违约风险有着非常大的理论和现实意义。为了弱化传统信用评估体系的弊端影响,降低不良贷款率和规避信贷风险,基于人工智能算法的风险预测模型应用而生。常用的信贷风险研究算法是Logistic回归及其改进算法。此类方法存在的问题是每个特征之间彼此独立,会忽略特征交叉产生的影响。其他相关研究尝试使用非线性SVM的高斯核映射来解决特征交叉问题,但是这样会导致维度灾难。针对上述存在的问题,以Lendin
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