基于特征衍生的个人信用风险评估组合模型研究

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在特征选择和特征衍生的基础上,分别基于特征扰动和XGBoost与Lightgbm的算法差异建立了四个单一模型;利用单一模型性能确定权重,构建了个人信用风险评估的线性组合模型.实证分析发现,有衍生特征的四个单一模型的AUC和KS均优于无衍生特征的四个单一模型,有衍生特征组合模型的AUC和KS均优于无衍生特征组合模型.实证结果表明,基于特征衍生的组合模型能显著提升个人信用风险评估的预测性能.
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