【摘 要】
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随着社会的进步,我国的经济正朝着更加开放自由的方向前进,信用在经济发展中的作用越来越大.信用的好坏,影响着公民在众多领域的切身利益.如何对个人进行信用评价成为各行业亟需解决的问题.为了解决个人信用评估准确性问题,预先对个人进行信用评分,需要结合个人的历史行为数据,对个人的历史行为进行建模分析,准确评估信用等级.银行业在个人信用评级领域有着较为长久的研究,传统银行评价体系选取的历史数据一般为个人的借
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随着社会的进步,我国的经济正朝着更加开放自由的方向前进,信用在经济发展中的作用越来越大.信用的好坏,影响着公民在众多领域的切身利益.如何对个人进行信用评价成为各行业亟需解决的问题.为了解决个人信用评估准确性问题,预先对个人进行信用评分,需要结合个人的历史行为数据,对个人的历史行为进行建模分析,准确评估信用等级.银行业在个人信用评级领域有着较为长久的研究,传统银行评价体系选取的历史数据一般为个人的借贷数据.不足的是这些数据只有当用户有借贷行为时才会产生记录.当前,越来越多企业开始利用自身运营数据进行用户信用评价.它们的数据具有覆盖面广、数据量大、指标充足等不可忽视的优势.本文的数据集是中国移动福州分公司2018年某月的用户数据.数据集中共5万条数据,每条数据有30个变量,涵盖了用户的通信支出、出行情况、应用行为偏好、社交人脉等多维度数据,其中变量信用分为因变量.本文首先对数据集中的用户信息进行预处理,利用连续变量离散化将信用分划分为3个层次,结合信用分层次进行缺失值填补.然后通过描述性统计及可视化分析每个变量的分布特征,接着对分类变量进行独热编码,并且通过数据标准化解决不同变量间的量纲问题.在特征选择过程中,本文通过逐步回归剔除可能的不相关变量,使模型变得更加简单、提高模型训练效率.在模型选择方面,本文既选择了统计模型也选择了算法模型,同时考虑也了单一学习器和集成学习效果的差异,先后考虑了岭回归、随机森林模型和Light GBM模型.在参数选择的过程中主要使用交叉验证和网格搜索,并将最优参数代入模型进行回归预测.然后使用平均绝对误差和拟合优度进行模型比较,最终发现Light GBM模型的预测效果优于随机森林和岭回归模型.本文使用中国移动的真实数据,基于用户的基本信息和历史数据,成功预测了用户的信用分值.这不仅为企业建立了个人信用评分体系,也为未来政府建设公民信用评分体系提供了思路.政府和企业合作可以获得维度多样、实时有效、覆盖各领域的海量数据,能够提升信用评级的预测准确性.
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