【摘要】：在互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展的背景下,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在我國已有了十多年的發(fā)展歷程。網(wǎng)貸行業(yè)身為互金行業(yè)的子類,在2007年引入中國以來經(jīng)過了迅速發(fā)展、政策監(jiān)管、行業(yè)洗牌等階段,并逐步趨穩(wěn)。由于目前我國的征信體系仍不完善,在面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)時(shí)如何對(duì)個(gè)人信用狀況進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)估,有效控制信用違約風(fēng)險(xiǎn)一直以來都是行業(yè)內(nèi)關(guān)注的重點(diǎn)問題。在當(dāng)前嚴(yán)格的行業(yè)政策背景下,建立更為完善的網(wǎng)貸風(fēng)控體系,對(duì)推動(dòng)行業(yè)良性發(fā)展和科技金融改革創(chuàng)新都具有十分重要的意義。本文基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確性高和線性模型可解釋性強(qiáng)的特點(diǎn),將微軟亞洲研究院在2016年開源的高效算法LightGBM和Logistic回歸模型進(jìn)行結(jié)合:首先對(duì)所有變量計(jì)算IV值(Information Value)并篩選出區(qū)分能力較好的變量構(gòu)建Logistic回歸模型,再將剩余未入?yún)⒆兞客ㄟ^LightGBM算法建模,并將該算法所得到的結(jié)果作為解釋變量加入到原有的Logistic回歸模型中,構(gòu)建了 LightGBM-Logistic回歸模型。在實(shí)證過程中,首先基于國內(nèi)某網(wǎng)貸平臺(tái)的真實(shí)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,發(fā)現(xiàn)LightGBM-Logistic回歸模型在預(yù)測精度上優(yōu)于結(jié)合前的Logistic回歸模型。隨后將模型應(yīng)用于LendingClub 2007年第一季度至2017年第二季度的數(shù)據(jù)集中,實(shí)驗(yàn)表明LightGBM-Logistic回歸模型在結(jié)果上具有更強(qiáng)的可解釋性。面對(duì)互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)覆蓋面廣、稀疏性強(qiáng)、單變量解釋能力較弱等特點(diǎn),準(zhǔn)確且高效地從數(shù)據(jù)中挖據(jù)出與自身業(yè)務(wù)相關(guān)的價(jià)值成為關(guān)鍵。本文在網(wǎng)貸個(gè)人信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域?qū)Υ诉M(jìn)行了有益的嘗試。
【學(xué)位授予單位】：浙江工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F832.4;F724.6
【圖文】：

邐理論建模法邐比較研究法逡逑圖１－１本文研[偡椒ㄍ煎義媳疚乃捎玫難芯糠椒ㄈ縵攏哄義銜南籽菀鋟ǎ褐饕τ糜誒礪鄯治黿錐�，通过对互联网靳囋柨z展芾淼難芯俊⒋簀義鮮萁鶉詡際躚繡場⑿龐梅縵占靶糯攔濫Ｐ脫衃偟確矯嫻墓諭庀喙匚南捉脅檎義義嫌胝�，总结臭溹关惦y芯坷礪酆脫芯糠椒ǎ⒄業(yè)郊扔醒芯康牟蛔闃�，磦蝤确定辶x媳疚牡難芯克悸泛脫芯糠椒āｅ義俠礪鄯治齜ê屠礪勱７ǎ褐饕迷諛Ｐ偷墓菇ń錐�。紖苍栔锡_玫較咝閱Ｐ禿灣義匣餮凹傷惴ǜ髯蘊(yùn)氐愕幕∩瞎菇隋澹蹋椋紓瑁簦牽攏汀蹋錚紓椋螅簦椋慊毓檳Ｐ�。辶x鮮抵し治齜ǎ罕疚鬧饕峭ü抵し治隼闖氏只諢餮凹際醯幕チ鶉詵玨義峽嗇Ｐ偷墓菇ê推蘭�。辶x媳冉涎繡撤ǎ褐饕迷謔抵そ錐�，首享gü７治霰冉希蹋錚紓椋螅簦椋慊毓檳Ｐ陀脲義希蹋椋紓瑁簦牽攏汀蹋錚紓椋螅簦椋慊毓檳Ｐ馱諦龐夢ピ莢げ饃系男Ч�。随后通过对Ｌｅｎｄｉｎ＜偯e酰饈蒎義霞撓τ�，比较Ｌｉ＜傝ｔ繑n汀蹋錚紓椋螅簦椋慊毓檳Ｐ禿吐硐�，蓧m羔暗熱恕荊保矗眨玻埃保福┪鬧繡義希蹋椋紓瑁簦牽攏湍Ｐ偷慕峁�。辶x瞎檳煞ǎ褐饕迷詒疚牡腜o后章節(jié)，對(duì)全文的研究內(nèi)容和結(jié)果進(jìn)行歸納和總結(jié)。逡逑４逡逑

按層分裂的決策樹生長策略

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7 王申s

本文編號(hào)：2737773