【摘 要】
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针对P2P网络借款平台存在着借款人与投资人信息的不对称性、借款成功率低下这些阻碍网贷平台未来发展的问题,依托已有的非均衡少量样本数据,构建随机森林预测模型并进行实证
【基金项目】
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安徽省高校优秀青年人才支持计划项目(gxyq2019082),巢湖学院教学质量工程项目(ch18jxyj42),巢湖学院自然科学研究一般项目(XLY-201906),巢湖学院自然科学研究重点项目(XLZ-201801)
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针对P2P网络借款平台存在着借款人与投资人信息的不对称性、借款成功率低下这些阻碍网贷平台未来发展的问题,依托已有的非均衡少量样本数据,构建随机森林预测模型并进行实证分析.结果表明,随机森林模型对各级风险样本的正确识别率接近100%,说明该模型具有很高的实用价值和很好的预测能力.与其他模型相比,随机森林比线性模型和广义线性模型的预测精度高,抗噪声性能良好,且能够有效估计模型中各变量在分类中的重要性.通过对各评价指标的重要程度及其与借贷成功率之间的关系的分析,可为P2P网贷发展提供理论依据和实践基础.
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