基于SMOTEENN-XGBoost的信用卡风险客户预测

为了实现信用卡的风险管控,降低因信用卡违约造成的经济损失,构建有效的信用卡风险预测模型尤为重要。针对信用卡数据分布不均衡的问题,使用ENN算法对经典SMOTE算法进行改进,构建了基于SMOTEENN-XGBoost的信用卡风险预测模型。实验表明,该模型的预测准确率能达到91.8%、AUPRC值为0.903,显著优于SVC、GBDT、AdaBoost等经典模型,对于信用不良信用卡用户的预测、帮助银行准确甄别客户信用风险具有重要价值。

基于逻辑回归模型的信用卡逾期风险预测及优化

信用卡逾期风险预测对金融机构的风险管理至关重要。文章基于8731个信用卡用户的逾期行为数据,分析了7个关键申请人特征,并采用逻辑回归模型对逾期风险进行了精准预测。针对数据不平衡及预测可信度问题,采用独热编码技术处理类别数据,并通过样本平衡化技术加以解决。在模型调优方面,综合考虑模型的拟合优度和复杂度,精细调整模型参数,显著提升了预测的可靠性。相较于AIC模型75.494%的精度,优化后的逻辑回归模型展现出更出色的预测性能。此外,还利用ROC曲线对模型性能进行了全面评估。实验结果表明,优化后的逻辑回归模型在信用卡逾期风险预测方面表现优异,为金融机构的风险管理和决策提供了有力支持。