近年來,隨著網(wǎng)絡(luò)通信和互聯(lián)網(wǎng)的逐漸發(fā)達(dá)和普及,互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)在國內(nèi)正在蓬勃興起,互聯(lián)網(wǎng)金融貸款也逐漸成為一種趨勢。自2007年網(wǎng)絡(luò)貸款進(jìn)入中國以來,這種信貸交易模式逐漸發(fā)展并得到流行,到目前已經(jīng)在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)中占據(jù)重要地位。但與此同時,這種以信用無抵押貸款模式的流行,信用風(fēng)險也隨之而來,所以這就促使貸款平臺需要更加嚴(yán)格審核申請用戶的信用信息,但是,由于國內(nèi)信用體系還不夠完善,以及針對信用貸款無抵押模式的風(fēng)險控制研究還不夠深入,導(dǎo)致很多貸款平臺的逾期客戶和壞賬率增加,以致于最終面臨倒閉的風(fēng)險。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟,網(wǎng)絡(luò)貸款行業(yè)也逐漸選擇通過大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,從中找到能夠幫助篩選優(yōu)質(zhì)客戶的數(shù)據(jù)規(guī)律,除了能夠利用業(yè)務(wù)經(jīng)驗之外,也能夠利用數(shù)據(jù)模型進(jìn)行科學(xué)判斷客戶資質(zhì),從而提高盈利,減少行業(yè)損失。本文主要通過Lending Club P2P貸款平臺獲得原始數(shù)據(jù)以進(jìn)行后續(xù)模型的搭建,由于數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,出現(xiàn)格式混亂或者缺失值及異常值,且原始數(shù)據(jù)中存在非平衡問題,因此在建立數(shù)據(jù)模型前,需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,本文通過SMOTE算法進(jìn)行少數(shù)類樣本的增加,并對連續(xù)性屬性和取值較多的... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：43 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

邏輯回歸函數(shù)分布

重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文 3 理論概述③ 生成的 K顆決策樹，并進(jìn)行完整不剪枝生長。④ 將訓(xùn)練好的 K 顆決策樹進(jìn)行合并，組成一個隨機(jī)森林，然后對新的樣本集進(jìn)行分類，利用多顆樹的投票來判斷樣本的最終分類結(jié)果。3.3.1 決策樹決策樹算法是通過一系列的判別規(guī)則對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的過程，也是較為常用且簡單基本的分類算法，最優(yōu)決策樹的生成過程中主要包含三個方面：特征的選擇、決策樹的生成、決策樹的剪枝處理。常用的決策樹算法包括有 ID3、C4.5、CART分類樹三種，這三種算法的區(qū)別具體表現(xiàn)為以下流程：

學(xué)位論文 4 數(shù)據(jù)4 數(shù)據(jù)的收集與處理介紹與描述用數(shù)據(jù)來源于美國 lending club 網(wǎng)絡(luò)貸款公司公布數(shù)據(jù)，總包含 25 個變量，其中有一個自造衍生變量為月還收入 作為目標(biāo)變量。在原始數(shù)據(jù)集中，存在不同的貸款期限，須要在統(tǒng)一的期限內(nèi)，并且不宜過長，所以選取貸款期數(shù)總體樣本集，總計 23411 條樣本。的描述性統(tǒng)計始數(shù)據(jù)集，利用 R 統(tǒng)計軟件進(jìn)行簡單的描述統(tǒng)計，對總體可視化統(tǒng)計如下圖 4.1：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[2]一種基于Boosting的集成學(xué)習(xí)算法在銀行個人信用評級中的應(yīng)用[J]. 陳力,黃艷瑩,游德創(chuàng).  價值工程. 2017(18)
[3]層次分析法和支持向量機(jī)在個人信用評估中的應(yīng)用[J]. 許艷秋,潘美芹.  中國管理科學(xué). 2016(S1)
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碩士論文
[1]大數(shù)據(jù)時代的征信創(chuàng)新與發(fā)展研究[D]. 姜俊琳.浙江大學(xué) 2016
[2]P2P網(wǎng)絡(luò)信貸行為及風(fēng)險評估研究[D]. 楊薇薇.中國海洋大學(xué) 2014
[3]我國P2P網(wǎng)絡(luò)信貸風(fēng)險評估研究[D]. 劉峙廷.廣西大學(xué) 2013
[4]個人信用評估模型研究[D]. 劉征.西南財經(jīng)大學(xué) 2006



本文編號：3508107