基于改进分类组合的个人信贷信用风险预测模型研究

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摘要：随着我国互联网金融行业的持续规范和个人征信体制的不断完善，大数据机器学习在信贷风险控制中的作用逐渐凸显。文章在徐桂琼等学者研究的基础上进行改进，建立基于分类组合的个人信贷信用风险预测模型，其可以有效对非平衡数据集进行处理，以满足金融决策的实际业务需求。实证分析结果表明，该模型具有较高准确率，能够高效完成个人信贷违约预测，为行业可持续规范发展提供助力。（剩余7645字）

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