【摘 要】
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立足于P2P平台,利用P2P平台个人借款人的信息建立了一套系统的信用风险评估指标体系来甄别可能违约的借款人。基于LightGBM(一种基于决策树的Boosting模型)和Bagging提出一种
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“基于大数据的金融零售信用风险评估与智能决策研究”(17BJY233),教育部人文社科青年项目“网络借贷信用风险评估的结构化方法及应用研究”(16YJCZH031)
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立足于P2P平台,利用P2P平台个人借款人的信息建立了一套系统的信用风险评估指标体系来甄别可能违约的借款人。基于LightGBM(一种基于决策树的Boosting模型)和Bagging提出一种新的LGB-BAG模型,有效结合了Boosting和Bagging的优势。结果表明,在决策树的个数增大到一定程度的时候,LGB-BAG的F1均值(预测效果)要高于LightGBM和随机森林;并且LGB-BAG的F1方差也要小于其余两种模型。LGB-BAG的F1均值最高可达到0.71175,且LGB-BAG模型能够显著
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