【摘 要】
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消费观念的改变使得更多的人们通过贷款来提前享受服务。随之产生的信用风险问题使许多金融机构暴露出其在处理信用贷款时存在不足。目前一种降低金融机构风险的有效方式就是通过客户的基本信息与行为信息建立信贷风险评估模型。但是信贷基本信息的非均衡性和交易行为数据不易使用的问题,使得信贷风险评估效果受限。本文针对这些问题,提出对应解决方案。具体的研究内容创新点如下:(1)针对信贷数据的非均衡问题,提出一种基于弱
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消费观念的改变使得更多的人们通过贷款来提前享受服务。随之产生的信用风险问题使许多金融机构暴露出其在处理信用贷款时存在不足。目前一种降低金融机构风险的有效方式就是通过客户的基本信息与行为信息建立信贷风险评估模型。但是信贷基本信息的非均衡性和交易行为数据不易使用的问题,使得信贷风险评估效果受限。本文针对这些问题,提出对应解决方案。具体的研究内容创新点如下:(1)针对信贷数据的非均衡问题,提出一种基于弱分类混合采样的信贷数据均衡化方法。通过多个弱分类器将信贷数据进行细分,依据细分结果对少数类数据和多数类数
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