基于GA-SVM的网络借贷个人信用评估模型研究

发布时间：2021-07-21 05:18

　　个人信用评估是P2P网贷行业风险控制的核心。然而针对P2P网贷行业中个人信用风险评估模型的应用研究十分缺乏,因此对存在诸多乱象的国内P2P网贷行业的研究显得尤为紧迫。首先利用支持向量机建立了个人信用评估模型,并引入遗传算法对模型进行参数优化,然后针对两个P2P网贷平台的样本做了有效性分析和推广性分析,并根据实证结果探讨了刷信用行为存在的潜在风险。实证结果显示,GA-SVM模型能够有效解决P2P网贷平台的个人信用评估问题,并具有良好的稳健性和推广性。 

【文章来源】：控制工程. 2020,27(06)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

样本信用得分分布图

目标平台预测样本逾期次数分布图

利用人人贷上的样本数据建立预测模型对目标平台上的风险样本进行识别，必须保证训练集样本和预测集样本包含相同的特征变量，而特征变量的增减又会影响到模型参数的选取。故首先要做的是将目标平台样本中没有的特征变量从人人贷平台样本的特征变量中剔除，使单个样本中所包含的特征变量统一为相同的14个，并利用人人贷上的样本数据重新训练模型，进行参数寻优，再对目标平台上的风险样本进行识别。运算结果，如图3所示。通过参数优化运算后得到参数C的最优值为93.66，参数g的最优值为0.42，交叉验证正确率为97.09%。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于遗传算法的飞机一体化排班优化方法[J]. 李耀华,谭娜.  控制工程. 2017(02)
[2]基于支持向量机的分类辨识方法及应用[J]. 马相东,卢占庆,谭永彦,王秀英.  控制工程. 2016(05)
[3]基于改进的SVM学习算法及其在信用评分中的应用[J]. 陆爱国,王珏,刘红卫.  系统工程理论与实践. 2012(03)
[4]信用评估中的鲁棒赋权自适应Lp最小二乘支持向量机方法[J]. 刘京礼,李建平,徐伟宣,石勇.  中国管理科学. 2010(05)



本文编号：3294393