【摘 要】
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为了保障金融机构的金融安全，应用机器学习进行信贷违约预测已成为研究重点。为此，构建了6个机器学习基模型，调至最优参数后再分别用Voting、Stacking、Adaboost方法集成。实验表明，在多种基模型中，随机森林（RF）取得了较好的效果；而在集成方法中，Adaboost对基模型的提升最显著。文中构建的Adaboost-RF模型在信贷预测上的交叉验证得分达到了0.904,明显优于其它方法，该方
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为了保障金融机构的金融安全，应用机器学习进行信贷违约预测已成为研究重点。为此，构建了6个机器学习基模型，调至最优参数后再分别用Voting、Stacking、Adaboost方法集成。实验表明，在多种基模型中，随机森林（RF）取得了较好的效果；而在集成方法中，Adaboost对基模型的提升最显著。文中构建的Adaboost-RF模型在信贷预测上的交叉验证得分达到了0.904,明显优于其它方法，该方法对金融机构制定信贷决策具有一定的借鉴意义。
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