机器学习-贷款违约行为预测 机器学习实战案例 ——贷款违约行为预测
为了有效预测贷款违约行为,银行需要利用先进的数据分析技术来提高风险预测的准确性。逻辑回归模型作为一种常用的分类算法,可以有效应用于贷款违约行为的预测。 二、研究目的 本实验旨在利用逻辑回归模型对贷款违约行为进行预测,并总结实验结果,为银行提供有针对性的风险管理建议。 三、实验数据 本实验采用了一家银行的贷款...
机器学习实战案例机器学习实战案例———贷款违约行为预测贷款违约行为预测复旦大学赵卫东业务背景分析 互联网金融在为金融机构和用户提供诸多便利的同时,也存在着信用风险和欺诈问题。 自2013年年底以来,我国商业银行的贷款率一直偏高。由亍我国商业银行个人信贷的部分业务丌需要提供担保和抵押,因此个人信贷业务面临较大的信...
机器学习实战案例 ——贷款违约行为 预测 业务背景分析 Ø 互联网金融在为金融机构与用户提供诸多便利地同时,也存在着信用风险与欺诈问题。 Ø 自2013年年底以来,我国商业银行地贷款率一直偏高。由于我国商业银行个人信贷地 部分业务不需求提供担保与抵押,因此个人信贷业务面临较大地信用风险。 Ø 个人信贷地信用...
机器学习实战案例 ——贷款违约行为预测 复旦大学 赵卫东 阅读了该文档的用户还阅读了这些文档 12 p. 平面向量的应用小结(第一课时)课件-2024-2025学年高一下学期数学人教A版(2019)必修第二册 13 p. 平面向量的应用小结(第二课时)课件-2024-2025学年高一下学期数学人教A版(2019)必修第二册 11 p. ...
1) 直接利用所有原始变量(贷款者是否安装某一款具体APP的信息)进行建模预测。 2) 通过对100个APP进行分类,统计每个贷款用户的各类APP安装个数,得到汇总指标“教育类APP个数”,“借贷类APP个数”,“理财类APP个数”;并使用汇总指标进行建模预测。 3) 对比以上两种建模方式的结果。分类汇总指标是否提高了预测精度?
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第2章 贷款违约行为预测业务背景分析互联网金融在为金融机构和用户提供诸多便利的同时,也存在着信用风险和欺诈问题。自2013年年底以来,我国商业银行的贷款率一直偏高。由于我国商业银行个人信贷的部分业务不需要提供担保和抵押,因此个人信贷业务面临较大的信用风险。个人信贷的信用风险,是网络个人信贷机构和出借人面临的...