基于机器学习算法的金融公司信用风险预测模型

摘要

本文背景是在网络时代下信息真实性不高,网络用户的地理位置分散,为此,使用计算机技术和网络技术分析用户信用风险成为了重要的议题。本次研究借助Logistic回归模型结合GBDT模型完成互联网环境下金融业务中客户信用风险的预测任务,利用模型数据中的AUC指标判定各项指标的性能,同时研究的成果和相关理论优化模型。研究最后通过研究成果和风险模型的内容做出了总结,同时也对未来提出了期望。