【摘 要】
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随着我国经济的快速发展,人们的消费观念也发生了很大的变化,房贷、车贷等消费方式已习以为常,消费贷款给银行等金融机构带来了巨额收入的同时,也因为逾期客户的增多带来了巨大的负面影响。尤其是近几年,商业银行因客户贷款逾期、不良贷款等恶劣行为遭遇了巨大损失。如何降低不良贷款率、减少贷款逾期客户是各大商业银行亟需解决的问题,对银行客户借贷是否逾期进行预测非常必要。针对商业银行面临的借贷用户逾期困境,我们对某
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随着我国经济的快速发展,人们的消费观念也发生了很大的变化,房贷、车贷等消费方式已习以为常,消费贷款给银行等金融机构带来了巨额收入的同时,也因为逾期客户的增多带来了巨大的负面影响。尤其是近几年,商业银行因客户贷款逾期、不良贷款等恶劣行为遭遇了巨大损失。如何降低不良贷款率、减少贷款逾期客户是各大商业银行亟需解决的问题,对银行客户借贷是否逾期进行预测非常必要。针对商业银行面临的借贷用户逾期困境,我们对某银行的借贷客户数据进行了分析和预测。首先,通过直接删除无关变量,将非数值型数据转换成数值型数据,处理变量的异常值,对变量进行特征缩放处理等方法对数据进行预处理;其次,通过过滤式特征选择和PCA特征提取对变量进行降维;最后,通过SMOTE算法解决样本数据不平衡的问题。我们通过构建logistic回归模型、随机森林模型以及随机森林与logistic回归串行组合模型对银行借贷客户是否逾期进行预测;再通过模型的精准率、召回率以及F1得分对模型的预测效果进行分析;最后通过各个模型的精准率、召回率以及F1得分对模型进行对比分析,得出最佳模型。通过计算,得到logistic回归模型、随机森林模型和随机森林与logistic回归串行组合模型的精准率分别为88.62%、98.17%、98.37%;召回率分别为99.80%、98.07%、98.17%;F1得分分别为0.939、0.981、0.983。经对比分析可得:在银行借贷用户逾期预测中,逻辑回归模型的召回率最高,但随机森林模型和串行组合模型在精准度和稳健性方面都明显优于logistic回归模型。通过对比分析,得到组合模型在精准率和稳健性上都优于单一的logistic回归模型和随机森林模型;通过对logistic回归模型和随机森林模型进行串行组合,可以提高模型的精准率和稳健性。
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