10.3969/j.issn.1673-9957.2022.03.009
基于迁移学习的小样本风险用户识别
近年来,网络贷款的兴起带来了大量的用户贷款信息,金融行业普惠政策的推广使其亟需了解用户贷款信息对违约的影响,分析用户贷款信息、预测风险用户是成功推广普惠政策的重点.由于银行贷款数据量较少,为了解决小样本问题,该文引入迁移学习思想,将网络贷款的海量数据迁移至银行贷款数据中,基于LightGBM模型采用5折交叉验证进行训练,得到风险用户识别模型,实现对风险用户的精准预测,从而达到保障金融风控安全的目的.
风险预测、小样本、迁移学习、LightGBM模型
TP18(自动化基础理论)
2022-05-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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