10.3969/j.issn.2095-2163.2023.07.012
基于最优基模型集成算法的信贷违约预测研究
为了保障金融机构的金融安全,应用机器学习进行信贷违约预测已成为研究重点.为此,构建了 6 个机器学习基模型,调至最优参数后再分别用Voting、Stacking、Adaboost方法集成.实验表明,在多种基模型中,随机森林(RF)取得了较好的效果;而在集成方法中,Adaboost对基模型的提升最显著.文中构建的Adaboost-RF模型在信贷预测上的交叉验证得分达到了0.904,明显优于其它方法,该方法对金融机构制定信贷决策具有一定的借鉴意义.
信贷预测、机器学习、集成学习、随机森林
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TP399(计算技术、计算机技术)
2023-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
64-70,75
