首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 信息科技 > 计算机软件及计算机应用 > 软件导刊 > 基于LightGBM算法的信用风险评估模型研究 【正文】
摘要:对于银行、P2P等金融机构而言,如何在扩大业务规模的同时,有效控制并合理防范信用风险尤为重要。基于LightGBM算法,根据借款申请人提供的相关个人信息,建立分类预测模型,对借款人是否会逾期、是否该发放贷款进行预测研究。实验结果表明,相较于普通决策树算法,LightGBM预测精度提升了40.8%,且具有较好的鲁棒性,可满足信用评估要求。基于LightGBM的信用评估模型不仅拥有更快的训练速度和更高的训练效率,同时还占用更少的内存,具有支持数据并行处理能力。利用该模型可对用户信用风险进行较为准确的预测,对贷款机构风险管理有重要参考价值。
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