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基于LightGBM与SHAP的信贷违约预测方法研究: 收藏
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引用; 《邵阳学院学报（自然科学版）》2024年第1期21卷 84-91页; 作者：戴峥琪雷亿辉彭晨夏广萍吉首大学数学与统计学院湖南吉首416000 吉首大学计算机科学与工程学院湖南吉首416000; 机器学习方法在信贷领域取得了较好的成果,但由于缺乏可解释性,应用受到限制,为增加其可信度和透明度,克服“黑盒”模型缺乏可解释性的缺陷,基于LightGBM算法建立信贷违约预测模型,并设计SHAP算法对模型的结果进行解释。结果表明,模型...; 机器学习方法在信贷领域取得了较好的成果,但由于缺乏可解释性,应用受到限制,为增加其可信度和透明度,克服“黑盒”模型缺乏可解释性的缺陷,基于LightGBM算法建立信贷违约预测模型,并设计SHAP算法对模型的结果进行解释。结果表明,模型性能更好,预测精度更高,其精度高达88.61%;SHAP算法解释结果表明“信用组合的分类”“要支付的剩余债务”“每月EMI付款”等因素对信贷决策有着重要影响。; 来源：详细信息评论

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