基于加权惩罚逻辑回归的贷款违约预测
李天阳
牛长流
北方工业大学信息学院 北京100144
摘要：互联网金融的飞速发展,银行对贷款风险的管理重视程度逐渐升高,因此降低客户的不良贷款率,并且判断出存在较大贷款还款违约风险的贷款客户显得格外重要,基于惩罚逻辑回归算法的贷款违约预测模型便应运而生.该模型根据用户基本属性数据以及下载APP种类的数据,实现特征提取并进行数据加权处理,进而利用带惩罚的逻辑回归来进行预测模型构建,提升对于贷款客户是否会违约的判断准确性,进而可以提升银行对于贷款客户的风险评估及管理控制,采用此方法极大地降低了银行的客户贷款隐患.
关键词：逻辑回归TF-IDF数据加权特征提取
论文发表日期：2020-07-28
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 11-14 )