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[其他资源] 基于机器学习的P2P网络借贷违约风险预警研究

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杨利霞        

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    开心
    2021-8-11 17:59
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    [LV.4]偶尔看看III

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    自我介绍
    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

    群组2018美赛大象算法课程

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    发表于 2020-11-20 15:23 |只看该作者 |倒序浏览
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    基于机器学习的P2P网络借贷违约风险预警研究
    # J) v( L4 }/ z1 s: s% f

    ! J  |9 k% P( [) P( c! ?" {9 q$ H# C; L; X
    P2P借贷中借款人违约风险较高,严重影响 P2P借贷正常交易。为了研究 P2P借贷中违约风险预( e; n' S) k& T6 S
    警问题,基于“拍拍贷”的真实交易数据,建立 Logistic回 归、BP神 经 网 络、支持向量机等机器学习模型,预 测
    $ U  S7 ]* U: m借款人违约概率,通过对比实验研究法,分析各机器学习模型的预警准确率。研 究 表 明,机器学习预测借款. J2 b& J. c$ V  `
    人违约行为的准确率普遍高于传统回归模型,其 中 随 机 森 林、神经网络及决策树算法的效果更佳。基 于 此,
    % C9 R( J+ O/ U. r$ p平台可通过建立相关机器学习模型,正确评价借款人信用,实现对借款人违约概率的科学预警,继 而 有 效 防
    3 E0 z; {+ [+ K& A. p9 @/ L范及降低 P2P借贷交易中存在的违约风险,避免逆向选择和道德风险问题。. r( V% V4 a! }2 \5 t1 \& B2 p6 x

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