【摘 要】
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互联网金融给人们的生活带来了极大的便利,在方便信用卡贷款同时也带来了贷款违约的风险隐患。因此了解违约用户的行为特征是降低信贷平台金融风险的关键。本文就用户贷款违约问题构建了二分类模型对用户是否会发生贷款违约行为作出判断,具体工作成果总结为以下几点:（1）特征工程和探索性分析。本文首先对原始数据进行预处理,填补了缺失值并删除异常值,从而获得完整数据集。接下来构建特征工程,人工衍生出具有实际意义的10
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互联网金融给人们的生活带来了极大的便利,在方便信用卡贷款同时也带来了贷款违约的风险隐患。因此了解违约用户的行为特征是降低信贷平台金融风险的关键。本文就用户贷款违约问题构建了二分类模型对用户是否会发生贷款违约行为作出判断,具体工作成果总结为以下几点:（1）特征工程和探索性分析。本文首先对原始数据进行预处理,填补了缺失值并删除异常值,从而获得完整数据集。接下来构建特征工程,人工衍生出具有实际意义的10个变量。然后是对变量的探索性分析,从直观上感知自变量与因变量的关联性,为模型的构建提供依据。（2）不平衡样本的处理。训练集中两类样本占比不均衡,为了防止不平衡样本对预测结果的误导性,对训练样本分别进行了欠采样与SMOTE采样,实验结果表明基于SMOTE采样法获得的平衡数据集的模型预测效果更好。（3）融合模型的构建。为了改进单一模型预测的不足之处,本文以xgboost,catboost和GBDT模型为基模型,构建了基于元模型为随机森林的融合模型Stacking。首先在平衡数据集上训练三个基分类器,并获得了对因变量的预测概率,以此为新特征组成新的训练集。在新的训练集上构建元模型,从而获得了最终的预测结果。实验结果也表明融合模型的预测更好,模型的AUC值为0.7252,准确率达到80.50%。
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