基于二类Logistic回归的小微企业网贷在线评估及实现

作     者：黄天云 刘一平 HUANG Tian-Yun;LIU Yi-Ping

作者机构：西南民族大学计算机科学与技术学院四川成都610041 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项资金项目(2015NYB10) 

出 版 物：《西南民族大学学报（自然科学版）》 (Journal of Southwest Minzu University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2018年第44卷第4期

页      码：381-389页

摘      要：对源于某银行的92420例小微企业贷款类申请数据,首先应用二类Logistic回归分析,得到信用评估初步结论.进一步基于地理位置、成交时间、类别等组合特征进行深度数据挖掘,通过Xgboost特征选择和参数随机波动,训练多个子模型进行Bagging;通过Bootstrap数据子集抽样,在多个子集上训练Large-Scale SVM进行平均.综合Xgboost、LargeScale SVM,以及Rank加权求和,提出一种最佳融合模型方案—XSL模型,该模型交叉验证值提高到0.79.采用Python加载flask搭建web框架,设计小微企业网贷在线申请与审核系统,审核结果用总得分和雷达图表示,实现了自动化审核和可视化展示.

主 题 词：小微企业 互联网金融 信贷风控 Logistic回归分析 数据可视化 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.11920/xnmdzk.2018.04.008

馆 藏 号：203320794...