【摘 要】
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针对个人信贷风险评估中存在的类别不平衡问题,为了提升信贷违约客户的识别能力,提出基于欠采样改进的集成模型。该模型从“数据”层面进行批量欠采样处理,从“算法”层面对
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(NSFC11871074)
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针对个人信贷风险评估中存在的类别不平衡问题,为了提升信贷违约客户的识别能力,提出基于欠采样改进的集成模型。该模型从“数据”层面进行批量欠采样处理,从“算法”层面对现有的集成模型进行再次集成。在UCI台湾信用卡信贷数据集上,结合模型整体效果的测度AUC值、精度方面的测度F1值和区分度指标KS值进行评估。结果表明,基于欠采样改进的Batch-US-集成模型总能取得更优结果,其中属Batch-US-Xgboost模型最优,接着对Batch-US-集成模型的子模型个数和模型有效性进行探索,证实了子模型个数并非越多
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