10.3969/j.issn.1000-386x.2023.06.006
基于宽深学习的P2P借款人违约风险预测
为帮助投资者在P2P(Peer to Peer)借贷市场上降低投资风险,确定最佳投资方案,提出一种基于宽深学习的借款人违约风险预测模型.宽深模型结合了宽模型对样本特征良好的记忆性以及深模型对稀疏特征和抽象特征方面的泛化能力.将该模型用于P2P借款人违约风险预测,结合大量借贷市场中的实际借款人数据进行实验.实验结果表明,该模型可以精确预测借款人违约风险,在各项评估指标上均优于单一的宽模型或深模型.
宽深学习、逻辑回归、深度学习、P2P借贷、违约风险
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金11801267
2023-07-10(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
29-33,69