机器学习算法在信用风险预测模型中的应用毕业论文【附数据】

机器学习算法在信用风险预测模型中的应用毕业论文【附数据】

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/yuboqiuming/article/details/143436314

本文是一篇关于机器学习算法在信用风险预测模型中应用的毕业论文，主要讨论了Logistic回归模型和GBDT模型在信用风险预测中的应用。文章详细介绍了数据准备、模型构建、训练和评估的过程，并提供了具体的代码实现。文章内容完整，结构清晰，具有较高的学术价值和实践指导意义。

互联网消费金融与信用风险预测背景

• 互联网消费金融特点：互联网消费金融为满足个人消费需求提供小额贷款分期服务，相比传统消费金融，具有服务便捷、降成本、覆盖广等优势，随经济发展和消费观念升级被更多消费者认可。但面对大量申请借款用户，信用风险预测成为关键问题，需借助互联网和计算机技术解决。

• 机器学习在信用风险预测中的应用：探讨机器学习技术在该领域的发展与实际应用情况。研究违约用户和履约用户的各方面特征，为建立有效预测模型提供基础。

• 相关模型与评价指标介绍：介绍信用风险评估中流行的 Logistic 回归模型和 GBDT（梯度迭代决策树）模型。Logistic 回归模型通过建立线性关系将输入特征映射到概率空间，用于判断用户违约概率；GBDT 模型则是通过不断迭代构建多棵决策树来进行预测，具有较强的非线性拟合能力。同时阐述主流的模型性能评价指标，如 AUC（Area Under the Curve）值，AUC 值越接近 1，表明模型的分类性能越好，能有效衡量模型在不同阈值下对正例和负例的区分能力。

基于机器学习的信用风险预测模型构建

数据准备与预处理

• 数据来源：以某互联网金融公司数据样本为例，该数据集包含用户的多维度信息，如个人基本信息（年龄、性别、职业等）、财务信息（收入、负债等）、消费行为信息（消费频率、消费金额等）、信用记录信息等。

• 变量特征筛选：使用 Information Value 统计量筛选变量特征。Information Value 可衡量变量对目标变量（是否违约）的预测能力，值越大表明该变量与违约的相关性越强。通过设定阈值，保留 Information Value 较高的变量，去除相关性弱的变量，以降低数据维度和提高模型效率。例如，对于年龄变量，若发现某个年龄段的用户违约率明显高于其他年龄段，其 Information Value 较大，则保留该变量用于后续建模。

• 变量编码：采取 woe（weight of evidence）编码方式对筛选后的变量特征进行重新编码。woe 编码通过计算每个变量取值的 “证据权重”，将原始变量值转换为更能反映其与违约概率关系的数值。这样可以提升变量对违约用户和履约用户的辨别能力，使模型更好地学习数据中的规律。例如，对于收入水平变量，将不同收入区间进行 woe 编码后，模型能更清晰地理解收入与违约风险之间的非线性关系。

模型构建与训练

• Logistic 回归模型构建：设定模型的目标函数为对数似然函数，通过最大似然估计方法求解模型参数。将预处理后的数据集划分为训练集和测试集，使用训练集数据对 Logistic 回归模型进行训练。在训练过程中，不断调整模型的参数，如正则化参数（用于防止过拟合），以提高模型的拟合能力和泛化能力。例如，通过交叉验证等技术选择合适的正则化参数值，使模型在训练集上既能较好地拟合数据，又能在测试集上保持较好的性能。

• GBDT 模型构建：首先确定 GBDT 模型的基本参数，如树的数量、树的深度、学习率等。然后，使用训练集数据逐步构建决策树。在每一轮迭代中，根据前一轮模型的预测结果与实际值之间的残差，构建一棵新的决策树来拟合残差，不断减小预测误差。通过不断调整模型参数，使模型在训练集上的误差逐渐减小，并在测试集上具有较好的泛化性能。例如，通过调整树的深度和学习率，控制模型的复杂度和学习速度，避免过拟合或欠拟合。

模型评估与优化

• 使用 AUC 值评估模型性能：利用测试集数据，计算 Logistic 回归模型和 GBDT 模型的 AUC 值。通过比较两个模型的 AUC 值，评估它们在信用风险预测中的性能优劣。如果 AUC 值较低，说明模型对违约用户和履约用户的区分能力较差，需要进一步优化模型。

• 模型优化策略：针对 AUC 值不理想的情况，采取多种优化措施。对于 Logistic 回归模型，可以进一步调整特征选择方法、尝试不同的正则化方式或增加交互项等。对于 GBDT 模型，可以调整树的结构（如增加树的数量、减小树的深度）、优化学习率、采用不同的采样策略等。通过不断尝试这些优化策略，并重新计算 AUC 值，直到模型性能达到满意的程度。例如，发现 GBDT 模型过拟合时，可减小树的深度或增加随机采样比例，以提高模型的泛化能力，从而提升 AUC 值。

信用风险预测模型的应用与展望

• 模型应用效果分析：通过对某互联网金融公司数据样本的实际应用，分析模型在预测用户信用风险方面的效果。例如，统计模型预测的违约用户中实际违约的比例，以及预测的履约用户中实际履约的比例，评估模型的准确性和可靠性。同时，分析模型在不同用户群体（如不同年龄、收入水平、消费行为等）中的表现差异，为公司制定个性化的风险管理策略提供依据。

• 信用风险模型发展展望：随着互联网金融的不断发展和数据量的持续增长，信用风险预测模型将面临更多的挑战和机遇。一方面，需要不断探索更先进的机器学习算法和技术，如深度学习中的神经网络等，以提高模型的预测精度和泛化能力。另一方面，要加强对数据质量和安全性的管理，确保模型输入数据的准确性和可靠性。同时，还应注重模型的可解释性，以便金融公司能够理解模型的决策过程，更好地进行风险管理和决策制定。此外，跨领域的合作将成为趋势，如结合金融领域知识与计算机科学、统计学等领域的技术，共同推动信用风险预测模型的发展和应用。

以下是具体的数据样本：

以下是模型训练和评估的具体代码实现：

% 划分训练集和测试集（假设 70%为训练集，30%为测试集）
trainRatio = 0.7;
numSamples = size(data, 1);
trainIndices = randperm(numSamples, round(trainRatio * numSamples));
testIndices = setdiff(1:numSamples, trainIndices);
trainData = data(trainIndices, :);
testData = data(testIndices, :);

% Logistic 回归模型训练
logisticModel = fitglm(trainData(:, 1:end - 1), trainData(:, end), 'binomial');

% GBDT 模型训练（假设使用 TreeBagger 函数进行简单示例，实际可使用更完善的工具包）
numTrees = 100; % 树的数量
gbdtModel = TreeBagger(numTrees, trainData(:, 1:end - 1), trainData(:, end));

% 在测试集上进行预测
logisticPredictions = predict(logisticModel, testData(:, 1:end - 1));
gbdtPredictions = predict(gbdtModel, testData(:, 1:end - 1));

% 计算 AUC 值（使用 perfcurve 函数）
[logisticAUC, ~, ~] = perfcurve(testData(:, end), logisticPredictions, 1);
[gbdtAUC, ~, ~] = perfcurve(testData(:, end), gbdtPredictions, 1);
disp(['Logistic 回归模型 AUC 值:', num2str(logisticAUC)]);
disp(['GBDT 模型 AUC 值:', num2str(gbdtAUC)]);

% 模型优化示例（以 Logistic 回归模型为例，调整正则化参数）
regularizationParams = [0.01, 0.1, 1, 10]; % 不同的正则化参数值
bestAUC = 0;
bestModel = [];
for i = 1:length(regularizationParams)
    currentModel = fitglm(trainData(:, 1:end - 1), trainData(:, end), 'binomial', 'Regularization', 'Lasso', 'Lambda', regularizationParams(i));
    currentPredictions = predict(currentModel, testData(:, 1:end - 1));
    [currentAUC, ~, ~] = perfcurve(testData(:, end), currentPredictions, 1);
    if currentAUC > bestAUC
        bestAUC = currentAUC;
        bestModel = currentModel;
    end
end
disp(['优化后的 Logistic 回归模型 AUC 值:', num2str(bestAUC)]);