基于深度森林的P2P网贷借款人信用风险评估方法

摘要：

P2P网络借贷是近年来新兴的一种金融业务模式,具有投资门槛低、交易方便快捷、融资成本低等优点.但在快速成长的同时,借贷过程中的信用风险问题也日益凸显,层出不穷的借款人跑路乃至诈骗事件给行业留下重大阴影.针对该问题,提出一种基于深度森林的网贷借款人信用风险评估方法.首先从借款人的基本信息和历史借款信息两类数据中提取特征;然后通过多粒度扫描和级联森林模块构建深度森林模型,对借款人进行违约预测,同时使用基尼指数计算随机森林的特征重要性评分,并使用波达计数法进行排序融合,从而对模型的预测结果给出一定的解释.在LendingClub和拍拍贷两个公开数据集上,将所提出的方法与支持向量机、随机森林和广而深的网络等方法进行了对比,实验表明该方法具有更好的性能,并且特征重要性评分符合人们的直观理解和客观认识.

关键词：P2P网络借贷;信用风险评估;深度森林;特征重要性;不平衡数据集

所属期刊栏目：48

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61701281,62077033

在线出版日期：2021-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：429-434