10.3969/j.issn.1000-386x.2022.06.051
基于LightGBM信贷风控模型的算法优化
对于如今的金融机构如何迅速地对信贷风险做出准确判断并进行有效地控制是十分关键的.基于LightGBM算法建立信贷风控模型,对借贷人的个人信息进行数据的清洗筛选和特征衍生.融合pair-wise算法,可以优化特征的排序,防止过拟合.实验结果表明,相较于XGBoost分类算法,基于LightGBM算法建立的信贷风控模型的预测精度提高12.3％.该算法的信贷风控模型占用内存较少,支持并行处理,具有一定的参考价值.
互联网金融、风控模型、LightGBM、数据挖掘
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TP3(计算技术、计算机技术)
2022-07-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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