【摘 要】
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在大数据时代背景下,对于数据量庞大且数据存在形式多样的样本,国内商业银行常用的逻辑回归模型应对起来已稍显吃力,探究提升当前模型性能的特征工程方法,以及其他各类机器学
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在大数据时代背景下,对于数据量庞大且数据存在形式多样的样本,国内商业银行常用的逻辑回归模型应对起来已稍显吃力,探究提升当前模型性能的特征工程方法,以及其他各类机器学习算法在个人信用评价领域的有效性十分有必要。特征工程是机器学习建模的关键,本文利用基于极度梯度提升的XGBoost集成学习算法,研究机器学习信用评价模型的特征工程问题。论文首先对XGBoost算法在理论上进行深入研究,重新梳理了算法原理和结构。随后,本文针对个人信贷数据进行建模和特征选择研究,并通过Lending Club平台的真实借贷数据进行实证研究,结果表明,与传统方法相比,XGBoost算法不仅在非线性特征识别方面具有明显的优势,而且在信用分类的精度和区分度方面都具有更好的效果。
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