基于机器学习的个人信用风险预测研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

[摘 要]在大数据时代，数据量的爆发式增长使得传统风控方法难以满足银行业信贷业务的发展需求。文章提出了基于机器学习的个人信用风险预测方法，利用UCI德国信用数据集和Kaggle的lending club数据集，通过构建逻辑回归、随机森林、K近邻和极限梯度提升模型，验证了机器学习技术在信用风险评估中的有效性。（剩余4921字）

试读结束

目录
monitor