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基于机器学习算法的信用风险预测模型研究——以某互联网金融公司数据样本为例

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基于机器学习算法的信用风险预测模型研究——以某互联网金融公司数据样本为例
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-10页
1 引言第10-13页
  1.1 研究背景第10-11页
  1.2 研究目的与意义第11页
  1.3 研究思路与方法第11-12页
  1.4 研究技术路线图第12-13页
2 相关概念阐述及文献综述第13-18页
  2.1 相关概念阐述第13-14页
  2.2 国内外相关研究第14-18页
    2.2.1 国内相关研究第14-15页
    2.2.2 国外相关研究第15-18页
3 机器学习算法的应用第18-23页
  3.1 机器学习算法概述第18-20页
  3.2 机器学习算法的实施流程第20-21页
  3.3 使用机器学习算法进行信用风险预测的原因与意义第21-23页
    3.3.1 使用机器学习算法进行信用风险预测的原因第21-22页
    3.3.2 使用机器学习算法进行信用风险预测的意义第22-23页
4 相关算法推导及模型性能评价指标第23-42页
  4.1 LOGISTIC回归模型第24-27页
    4.1.1 Logistic回归模型的算法原理第24-26页
    4.1.2 Logistic模型的参数求解第26-27页
    4.1.3 Logistic模型的模型优化要点第27页
  4.2 GBDT模型及其改进算法XGBOOST第27-33页
    4.2.1 GBDT模型的算法原理第28页
    4.2.2 GBDT模型的迭代过程第28-30页
    4.2.3 XGBoost模型的算法原理推导第30-32页
    4.2.4 XGBoost模型的参数调优第32-33页
  4.3 模型的预测准确程度第33-40页
    4.3.1 混淆矩阵第33-34页
    4.3.2 查全率与查准率第34-35页
    4.3.3 提升图与洛伦兹曲线图第35-38页
    4.3.4 ROC曲线与AUC第38-40页
  4.4 模型对数据形式的前提假设第40-41页
  4.5 模型的可解释性第41-42页
5 数据预处理及模型构建和优化第42-52页
  5.1 数据预处理过程的必要性第42页
  5.2 样本数据概况第42-44页
  5.3 特征变量的筛选第44-47页
  5.4 缺失值的处理与变量形式的转换第47-49页
  5.5 模型的构建与迭代第49-52页
6 结论第52-55页
  6.1 创新点第52页
  6.2 模型开发的注意要点第52-53页
  6.3 本文研究的局限性及未来展望第53-55页
参考文献第55-57页
作者简介第57-59页
学位论文数据集第59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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