【摘 要】
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疫情后,互联网消费金融在国民经济复苏增长中发挥积极作用,但因其产品本身特殊性及过快的发展性,也伴随大量的风险.文中在算法可解析性、模型应用性(识别性、准确性、低成本、稳定性)基础上构建了混合特征选择模型CatBoost-LightGBM,并将此模型应用于某知名信贷平台.结果表明,混合特征选择模型CatBoost-LightGBM在综合评价上显著优于单一模型,对基础模型LR有0.19的提升,对基础特征的LightGBM、XGboost等模型有0.03的提升.
【机 构】
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江西科技学院 信息工程学院,江西 南昌 330098
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疫情后,互联网消费金融在国民经济复苏增长中发挥积极作用,但因其产品本身特殊性及过快的发展性,也伴随大量的风险.文中在算法可解析性、模型应用性(识别性、准确性、低成本、稳定性)基础上构建了混合特征选择模型CatBoost-LightGBM,并将此模型应用于某知名信贷平台.结果表明,混合特征选择模型CatBoost-LightGBM在综合评价上显著优于单一模型,对基础模型LR有0.19的提升,对基础特征的LightGBM、XGboost等模型有0.03的提升.
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