基于XGBoost算法的信用违约风险分析

长期以来,信贷业务一直是银行和金融机构的主营业务。在大数据时代,如何有效利用数据挖据技术来处理大量的数据,从而对客 户的信用违约风险来进行分析和预测,已经成为了当下非常重要的问题。本文基于德国信用违约风险的数据,通过使用XGBoost算法来建立信 用违约风险判别模型,并利用网格搜索对模型的参数进行调优,并将AUC值与其他模型进行了比较分析。结果表明,该模型能有效提高模型预 测的精度,具有良好的应用价值。