基于加权硬投票融合模型的互联网消费金融借款人违约风险预测

首先分析了互联网消费金融违约风险的特征,运用信息经济学研究互联网消费金融借款人违约风险的形成机制,构建了借款人信用风险评价指标体系。然后构建集XGBoost、LightGBM和Cat-Boost的二分类加权硬投票融合模型,用于预测借款人违约风险。通过实证检验比较不同分类器训练下的预测结果发现:融合模型的预测精准度优于单一模型XGBoost、LightGBM和CatBoost;基于特征重要性排序结果,发现影响贷款者违约的关键因素主要包括贷款利率、年收入、公共事业差评数记录、循环信贷余额等。最后提出了加强借款人违约风险管理的建议。

基于集成学习的信用卡欺诈检测模型

旨在探讨和验证一种基于集成学习的信用卡欺诈检测模型,以提高识别欺诈交易的准确性。分析了信用卡欺诈的背景,回顾了现有的关键技术和方法,在此基础上,采用硬投票策略,将决策树、逻辑回归和朴素贝叶斯分类器三种不同的机器学习模型集成在一起,形成一个强大的集成模型。通过实验验证,该集成模型实现了高达99%的准确性,相较于单一模型至少提高了3.22%的准确性。这种显著的准确性提升归因于模型间的互补性和集成学习的稳健性。不仅为信用卡欺诈检测提供了一种高效的方法,也为其他金融欺诈检测问题提供了有价值的参考。