【摘 要】
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随着贷款机构和贷款业务的增长,尽早识别高风险贷款降低不良率,成为开展该项业务的核心能力。本文借助天池贷款违约数据集,运用特征分箱、模型稳定性筛选等特征工程方法,构建
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随着贷款机构和贷款业务的增长,尽早识别高风险贷款降低不良率,成为开展该项业务的核心能力。本文借助天池贷款违约数据集,运用特征分箱、模型稳定性筛选等特征工程方法,构建了评分卡模型常用的逻辑回归、LightGBM和卷积神经网络模型,根据客户基本信息与贷款信息,构建了贷款违约分类模型预测贷款违约概率。实验结果表明,LightGBM模型基于AUC和KS指标的性能和稳定性显著优于逻辑回归和卷积神经网络模型。
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