基于机器学习的个人信用风险预测研究

在大数据时代,数据量的爆发式增长使得传统风控方法难以满足银行业信贷业务的发展需求。文章提出了基于机器学习的个人信用风险预测方法,利用UCI德国信用数据集和Kaggle的lending club数据集,通过构建逻辑回归、随机森林、K近邻和极限梯度提升模型,验证了机器学习技术在信用风险评估中的有效性。实验结果表明,极限梯度提升模型在两个数据集上均表现最佳,显示了机器学习在信用风险评估中的应用前景。