基于XGBOOST的用户信用评分建模
用户信用评分在金融领域有着广泛的运用,特别是在用户贷款审核方面,传统的贷款审核需要业务员不断的线下核实申请者的各种信息,这种核实不仅需要耗费巨大的人力与财力,有的时候经验不丰富的业务员很容易出差错,导致坏账率非常的高,会给放款机构带来非常大的损失.该文介绍的方法,基于数据挖掘中的XGBOOST模型,综合贷款用户多方面的行为记录为用户提供全方位的信用评估,相比于传统的人工审核,在成本上降低很多,但是准确率有非常大的提升.
信用评估、XGBOOST
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TP391(计算技术、计算机技术)
2018-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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