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基于RF-SMOTE-XGboost下的银行用户个人信用风险评估模型
被引量：
7
1
作者
张雷
王家琪
+2 位作者
费职友
罗帅
隋京岐
《现代电子技术》
北大核心
2020年第16期76-81,共6页
大数据时代下,用户信用数据中的高维稀疏特征与样本不平衡现象日益显著。为处理高维特征,文中采用随机森林(RF)从Filter和Wrapper角度进行特征提取,并用SMOTE算法对训练集样本做采样处理。模型训练阶段使用粒子群优化算法对XGboost模型...
大数据时代下,用户信用数据中的高维稀疏特征与样本不平衡现象日益显著。为处理高维特征,文中采用随机森林(RF)从Filter和Wrapper角度进行特征提取,并用SMOTE算法对训练集样本做采样处理。模型训练阶段使用粒子群优化算法对XGboost模型做分类精度提高。最后,采用一开源银行数据集提供的数据进行实例验证。结果表明,相较于一般的GBDT模型和网格搜索法,所建立的模型在评估时具有更好的精度与收敛性。
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关键词
信用风险评估
SMOTE算法
特征提取
采样处理
XGboost
实例验证
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职称材料
题名
基于RF-SMOTE-XGboost下的银行用户个人信用风险评估模型
被引量：
7
1
作者
张雷
王家琪
费职友
罗帅
隋京岐
机构
重庆交通大学数学与统计学院
重庆交通大学经济与管理学院
重庆交通大学信息科学与工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第16期76-81,共6页
基金
国家自然科学基金项目(11401061)
国家自然科学基金项目(11501065)
重庆市教委项目(KJ1600504,KJ1600512)。
文摘
大数据时代下,用户信用数据中的高维稀疏特征与样本不平衡现象日益显著。为处理高维特征,文中采用随机森林(RF)从Filter和Wrapper角度进行特征提取,并用SMOTE算法对训练集样本做采样处理。模型训练阶段使用粒子群优化算法对XGboost模型做分类精度提高。最后,采用一开源银行数据集提供的数据进行实例验证。结果表明,相较于一般的GBDT模型和网格搜索法,所建立的模型在评估时具有更好的精度与收敛性。
关键词
信用风险评估
SMOTE算法
特征提取
采样处理
XGboost
实例验证
Keywords
credit risk assessmen
SMOTE algorithm
feature extraction
sampling processing
XGboost
example verification
分类号
TN915.08-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于RF-SMOTE-XGboost下的银行用户个人信用风险评估模型
张雷
王家琪
费职友
罗帅
隋京岐
《现代电子技术》
北大核心
2020
7
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