【摘 要】
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随着我国信息技术的发展与金融领域的不断成熟，基于网络技术的互联网金融领域逐渐发展起来，越来越多的P2P公司也不断兴起，网络借贷人群也在不断壮大。但是因为我国个人信用系统体系还不成熟，各种数据没有充分的利用起来，导致了各种网络借贷平台违约风险的提高。所以针对这种个人借贷的信用风险模型非常重要。 本文针对某网络借贷平台的小额短期借款用户数据，借鉴传统银行的个人信用风险建模方法，再利用统计学习方法去建
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随着我国信息技术的发展与金融领域的不断成熟，基于网络技术的互联网金融领域逐渐发展起来，越来越多的P2P公司也不断兴起，网络借贷人群也在不断壮大。但是因为我国个人信用系统体系还不成熟，各种数据没有充分的利用起来，导致了各种网络借贷平台违约风险的提高。所以针对这种个人借贷的信用风险模型非常重要。
本文针对某网络借贷平台的小额短期借款用户数据，借鉴传统银行的个人信用风险建模方法，再利用统计学习方法去建立针对该用户群体的个人信用风险模型。主要应用logistic模型、基于高斯核函数的非线性支持向量机、基于基尼指数的CART Decision Tree，这三种模型去对小额短期借款用户进行风险建模，对其是否违约进行预测。通过比较这三种模型对训练集的拟合准确度与对测试集的预测准确度，得到比较适合于该借贷平台的借款用户的风险预测模型。
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