近年來,互聯(lián)網(wǎng)金融已經(jīng)是當(dāng)今社會(huì)金融發(fā)展的趨勢(shì),隨著人工智能等技術(shù)不斷滲透,依靠金融科技主動(dòng)收集、分析、整理各類金融數(shù)據(jù),為細(xì)分人群提供更為精準(zhǔn)的風(fēng)控服務(wù),成為解決互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)控問題的有效途徑。應(yīng)用人工智能和大數(shù)據(jù)等技術(shù)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融用戶違約預(yù)測(cè),為金融商家提供用戶更全面的了解和評(píng)估,構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)算法是違約用戶預(yù)測(cè)成功的關(guān)鍵,但是目前研究眾多風(fēng)控模型中,對(duì)于金融違約用戶預(yù)測(cè)還存在許多不足之處。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:1.為提升預(yù)測(cè)效果,豐富數(shù)據(jù)信息量,進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征構(gòu)建。本文對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失值處理、時(shí)間處理、信息冗余處理后進(jìn)行數(shù)據(jù)劃分,構(gòu)建大量特征,并按照特征類型進(jìn)行特征分群。通過實(shí)驗(yàn)分析,驗(yàn)證評(píng)估各個(gè)特征群的有效性,為特征工程提供廣泛思路,對(duì)比分析多種特征選擇方案,尋找到適合金融場(chǎng)景下用戶違約預(yù)測(cè)特征選擇方案。2.為進(jìn)一步提高互聯(lián)網(wǎng)金融用戶違約預(yù)測(cè)算法預(yù)測(cè)效果,進(jìn)行參數(shù)調(diào)優(yōu)、多模型構(gòu)建與融合。參數(shù)對(duì)模型擾動(dòng)大且單模型不具有穩(wěn)定性,通過參數(shù)調(diào)優(yōu)尋找較優(yōu)參數(shù)組合減少參數(shù)對(duì)模型擾動(dòng),構(gòu)建XGBoost、Cat Boost、GBDT、Light GBM、Random Forest多個(gè)單模...

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文主要內(nèi)容
    1.4 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)研究現(xiàn)狀
    2.1 互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展
    2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
        2.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        2.2.2 特征選擇
        2.2.3 分類算法
        2.2.4 評(píng)價(jià)指標(biāo)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 互聯(lián)網(wǎng)金融用戶違約預(yù)測(cè)算法
    3.1 用戶違約預(yù)測(cè)算法問題描述
        3.1.1 數(shù)據(jù)概覽
        3.1.2 解決思路
    3.2 數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.2.2 數(shù)據(jù)集劃分
    3.3 特征構(gòu)建
        3.3.1 用戶行為特征群
        3.3.2 用戶基本信息特征群
        3.3.3 用戶信用評(píng)分特征群
        3.3.4 業(yè)務(wù)特征群
        3.3.5 特征群重要性研究
    3.4 特征選擇
        3.4.1 遞歸式特征消除法
        3.4.2 嵌入式特征選擇法
        3.4.3 皮爾遜相關(guān)系數(shù)法
        3.4.4 方差式特征選擇法
    3.5 參數(shù)調(diào)優(yōu)
    3.6 模型構(gòu)建與融合
    3.7 本章小結(jié)
第4章 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)分析
        4.1.1 可行性分析
        4.1.2 功能分析
        4.1.3 設(shè)計(jì)分析
    4.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        4.2.1 開發(fā)環(huán)境與工具
        4.2.2 系統(tǒng)架構(gòu)
        4.2.3 軟件架構(gòu)
    4.3 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 后續(xù)研究工作
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間從事的科研工作及取得的成果



本文編號(hào)：4043922