近年来,随着商业银行个人贷款业务的不断发展,信贷规模越来越大,而信贷风险也越来越明显,目前商业银行虽然有一定的信贷风险管理措施,但是在多变的金融环境中,个人贷款业务带来的风险也发生了变化,如何更新个人贷款信贷风险预测方法,成了各大商业银行必须考虑的问题。本文基于优化的决策树对ZS银行个人贷款违约风险进行预测研究。首先,从研究背景及意义出发,分析ZS银行目前个人贷款业务发展概况,存在的问题以及导致这些问题发生的原因,并配合国内外关于贷款违约风险预测的研究现状及相关理论分析,找到论文研究的立论点。其次,通过适当的分析方法和工具进行实证研究,抽样选择2018年-2020年间ZS银行的个人贷款数据进行分析,对数据进行描述性统计分析、个体特征方差分析、因子分析,然后,构建Logistics回归分析模型。研究样本中的个体贷款违约风险的影响因素,在此基础上通过构建Logistics模型、J48决策树模型、BP神经网络模型和基于集成学习的Bagging决策树模型和Ada Boost决策树模型,对样本数据违约风险进行预测,并分析不同预测模型的预测效果,最终发现优化后的决策树模型预测效果最佳,这为往后ZS银行管理个人信贷风险提供了优质的解决方法。最后,对实证结果进行整理分析,并提出相应的发展建议,包括建立统一的个人信贷风险管理保障措施、加强对个人信贷风险的内部控制、建立和完善个人信贷风险预警机制等。本文研究课题选择基于优化的决策树的个人贷款违约风险预测,通过对比分析的方法,综合分析了不同模型的预测结果,发现基于集成学习方法的优化后Bagging和Ada Boost决策树模型具有更好的拟合优度,且预测准确度也相比其他模型要高,这为ZS银行进行个人贷款违约风险预测提供了新的方法和工具,其应用具有显著的科学性。通过本文研究发现,是否存在民间借贷、贷款金额、贷款周期、信用评级等因素都会对ZS银行个人贷款违约产生显著的影响,且不同的个体特征对个人贷款违约的影响程度不同,ZS需要根据这些影响因素制定具有针对性的风控措施。