【摘 要】
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随着互联网金融的不断发展,P2P网络借贷的借贷人违约风险识别引起金融机构的重点关注,且随着互联网金融整改措施的实施,借贷违约量不断减少,因此在这P2P网络借贷历史违约数据
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随着互联网金融的不断发展,P2P网络借贷的借贷人违约风险识别引起金融机构的重点关注,且随着互联网金融整改措施的实施,借贷违约量不断减少,因此在这P2P网络借贷历史违约数据不断减少的环境下,基于不均衡数据的违约预警分析显得尤为重要。本文在BSL不均衡样本抽样算法的基础上,通过Kmeans聚类算法降低抽样时间复杂度,并使用随机森林与其他机器学习分类算法进行对比实验,同时加入借款描述与借款标题的文本分析,最终建立了基于随机森林的P2P网络借贷违约预警模型来实现对于数据不均衡的P2P借贷违约风险识别。在满足高效率
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