逻辑回归模型在银行业金融机构风险用户检测中的应用研究

摘要：

风险用户检测作为银行业金融机构的一项常规工作,在银行业金融机构反洗钱、规避经营风险等方面具有重要意义.文章创新性探索将机器学习中的逻辑回归模型应用于银行业金融机构风险用户判断及识别领域,以某商业银行脱敏用户数据为训练数据,对正常用户和风险用户进行二分类,通过下采样、交叉验证等方法,得出训练模型并验证.实验结果表明:风险用户检测精度达99.6％,召回率达77.9％,逻辑回归模型对银行业金融机构风险用户检测具有应用研究价值.

关键词：逻辑回归模型、银行业金融机构、风险用户、机器学习

分类号：F832.33;TP391;TP181

在线出版日期：2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：71-73