风控中最常用模型：逻辑回归风控建模
本文的实证部分利用Lending Club真实的借款数据,基于数据挖掘技术进行信用评分建模,数据包含1373252条样本,每条样本有144个字段,经过数据分析、特征预处理最终筛选出16个字段参与建模。考虑到模型可解释性的重要意义,本文主要研究基于逻辑回归算法的建模,并利用KS和AUC指标对模型进行评估,最终的建模结果显示模型KS值为0.301,AUC取值为0.707,并通过信用评分,将借款人的信用风险进行了量化,用实践证明了大数据挖掘技术在P2P信用评估中具有的良好效用。最后基于本文的实证分析,总结了Lending Club案例中对国内P2P平台有借鉴意义的成果,并在最后从P2P平台自身与国家政策两个层面,提出关于增强我国P2P平台信用风险管理水平的行业建议。好东西，感谢楼主分享~~~
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