基于CatBoost算法在P2P借贷信用风险的研究

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在互联网金融和数据挖掘技术的发展下,运用机器学习算法在传统金融领域和P2P平台领域,对降低借款人的违约风险,保证金融行业与P2P平台良好运营具有重要意义。本文利用澳大利亚P2P平台Ratesetter官网上的贷款数据,通过CatBoost算法与传统机器学习算法作比较分析,以AUC值和准确率作为评价标准,实证研究显示CatBoost算法在对信用评分中优于传统机器学习算法,能够达到更好的准确性。
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