【摘 要】
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银行客户申请信用贷款在授信通过后,精准预测客户是否用信及分析影响客户用信的关键因素,对提高银行客户服务能力及盈利能力具有重要意义.目前,机器学习算法鲜有在用信预测方面的应用,且金融用信领域缺乏模型可解释性的研究,为此提出一种基于CatBoost的TreeSHAP解释性用信预测模型.通过CatBoost构建用信预测模型,利用3种超参数优化算法对该模型进行对比优化,与基线模型在4项主要性能指标上进行实
【基金项目】
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国家自然科学基金（71461025）； 宁夏自然科学基金（2020A1166）；
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银行客户申请信用贷款在授信通过后,精准预测客户是否用信及分析影响客户用信的关键因素,对提高银行客户服务能力及盈利能力具有重要意义.目前,机器学习算法鲜有在用信预测方面的应用,且金融用信领域缺乏模型可解释性的研究,为此提出一种基于CatBoost的TreeSHAP解释性用信预测模型.通过CatBoost构建用信预测模型,利用3种超参数优化算法对该模型进行对比优化,与基线模型在4项主要性能指标上进行实验对比,结果表明经TPE算法优化后的模型性能均优于其他模型,然后结合TreeSHAP方法从全局和局部的层面增强模型的可解释性,解释性分析客户用信的影响因素,为银行对客户进行精准化营销提供决策依据.
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