【摘要】：近年來,依托互聯(lián)網(wǎng)金融科技的進步,“現(xiàn)金貸”這一新的金融產(chǎn)品發(fā)展迅猛�，F(xiàn)金貸用戶的違約預(yù)測變得越來越重要,但由于現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)的新興性及金融數(shù)據(jù)的敏感性,對于初創(chuàng)現(xiàn)金貸公司或拓展現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)的公司來說,無法獲取足夠的有標(biāo)簽用戶數(shù)據(jù)進行模型建立,為了解決風(fēng)控平臺的“冷啟動”問題,同時拓展傳統(tǒng)風(fēng)控違約預(yù)測建模思路,本文結(jié)合“遷移學(xué)習(xí)”方法,利用某公司的信用貸數(shù)據(jù)和現(xiàn)金貸數(shù)據(jù)建立遷移學(xué)習(xí)預(yù)測模型,研究遷移學(xué)習(xí)在風(fēng)控領(lǐng)域的應(yīng)用的可行性。本文首先對目前風(fēng)控領(lǐng)域的研究與應(yīng)用進行了梳理,介紹了文中算法涉及的相關(guān)理論基礎(chǔ);之后針對實證數(shù)據(jù)的特點進行了簡單的介紹,并進行預(yù)處理和特征工程,利用現(xiàn)金貸數(shù)據(jù)結(jié)合Logistic Regression算法和XGBoost算法建立傳統(tǒng)模型并分析評估了模型效果;然后利用信用貸數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù),現(xiàn)金貸數(shù)據(jù)作為目標(biāo)數(shù)據(jù),分別使用Tradaboost遷移學(xué)習(xí)算法及基于XGBoost和K-means的遷移學(xué)習(xí)框架建立了預(yù)測模型并與傳統(tǒng)模型進行對比,結(jié)果表明遷移學(xué)習(xí)算法可以在一定程度上提高模型預(yù)測能力,彌補樣本不足情況下的模型預(yù)測能力較差的問題,同時,本文提出的基于XGBoost分類器的源域樣本篩選方法效果較為顯著。最后,本文結(jié)合模型效果及具體業(yè)務(wù)特點,提出了遷移學(xué)習(xí)模型在現(xiàn)金貸業(yè)務(wù)中應(yīng)用的方式和方法。通過深入分析模型效果和具體業(yè)務(wù),本文認(rèn)為遷移學(xué)習(xí)方法針對無大量用戶樣本數(shù)據(jù)的冷啟動情況有一定的幫助,遷移學(xué)習(xí)方法在現(xiàn)金貸風(fēng)控平臺的建設(shè)中具有一定的應(yīng)用價值。
【學(xué)位授予單位】：上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：C81
【圖文】：

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文 數(shù)據(jù)介紹及特征工程金貸和信用貸數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)都有缺失情況，但缺失比不同，對于信用貸數(shù)據(jù)，大部分特征缺失比在 0.4 以下，而對于現(xiàn)金貸數(shù)據(jù)大部分缺失比在 0.63 以下。對于缺失較多的特征，后續(xù)我們需要進行剔除。表 3-3 數(shù)據(jù)特征變量名 類型 說明 示例 特征數(shù)量ProductInfo_X string 用戶是否辦理了產(chǎn)品 X 0 216Webinfo_X string 用戶是否具有 X 的網(wǎng)絡(luò)行為 1 3UserInfo_X string 用戶特征 X 0 270Flag string 用戶是否為違約用戶 1 1

上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文 數(shù)據(jù)介紹及特征工程圖 3-2 和圖 3-3 分別為現(xiàn)金貸和信用貸部分用戶特征的累計分布圖，為了方便比較，這里首先對其數(shù)值進行了歸一化處理，從分布圖可以看出，兩類樣本的用戶特征 82 的分布并不一致，但用戶特征 242 分布基本一致。這也吻合兩類業(yè)務(wù)用戶的實際特點：即有一部分特征是相似的，而有部分特征是不同的。

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本文編號：2734636