【摘 要】
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数据失衡对信用风险评估模型的性能构成挑战,为了提高金融机构的风险控制能力,针对信用风险数据的不平衡现象,提出了一种基于ADASYN-AdaBoost-CNN的集成模型.首先采用ADASYN技术平衡数据集,减轻不平衡现象对信用风险评估的影响.其次构建基于卷积神经网络的集成学习算法,确保信用风险评估模型的准确性与鲁棒性.最后在lending club借贷数据集上开展实验,使用F1-measure、G-mean和AUC三个评价指标检验模型性能.结果表明,ADASYN-AdaBoost-CNN模型能够有效解决不平
【机 构】
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安徽工业大学管理科学与工程学院,马鞍山 243032
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数据失衡对信用风险评估模型的性能构成挑战,为了提高金融机构的风险控制能力,针对信用风险数据的不平衡现象,提出了一种基于ADASYN-AdaBoost-CNN的集成模型.首先采用ADASYN技术平衡数据集,减轻不平衡现象对信用风险评估的影响.其次构建基于卷积神经网络的集成学习算法,确保信用风险评估模型的准确性与鲁棒性.最后在lending club借贷数据集上开展实验,使用F1-measure、G-mean和AUC三个评价指标检验模型性能.结果表明,ADASYN-AdaBoost-CNN模型能够有效解决不平衡信用风险评估问题.
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