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网贷信用风险预警

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摘要 随着大数据时代的到来,传统的征信体系不再满足互联网金融对征信精度的要求。本文基于Logistic回归、随机森林算法的模型来预测P2P网贷中客户的信用风险。通过爬虫技术抓取某网贷平台的交易数据,然后利用SMOTE重采样技术对数据采样,实证研究结果表明:相较于Logistic回归模型,基于随机森林模型的预测能显著降低错误比例,提高预测正确率、召回率和特异性。本研究对P2P网贷平台的信用风险预警具有参考意义。
作者 郝仁杰
机构地区 南京邮电大学
出处 《合作经济与科技》 2020年第9期188-190,共3页 Co-Operative Economy & Science
关键词 信用风险 重采样 LOGISTIC回归 随机森林
分类号 F83 [经济管理—金融学]
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二级参考文献48

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合作经济与科技
2020年 第9期

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