基于极端随机树与Logistic回归算法的网贷平台个人信用评估模型的比较研究

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摘要

第一章绪论

1．1选题背景与意义

1．2论文研究思路及框架

1．3论文创新点

第二章文献综述

2．1信用评估指标探究

2．2信用风险评估模型探究

第三章个人信用风险评估模型与方法

3．1 WOE与IV值原理

3．2 Lasso回归模型原理

3．2．1 Lasso模型原理

3．2．2 Lasso模型的优化

3．3 Logistic回归模型原理

3．3．1 Logistic回归模型原理及公式推导

3．3．2 Logistic回归模型的参数估计

3．4极端随机树原理

3．4．1决策树算法

3．4．2随机森林算法

3．4．3极端随机树算法

3．5网格搜索与K-折交叉验证

3．6模型评估指标

3．6．1混淆矩阵

3．6．2查准率、查全率和F1分数

3．6．3 KS曲线与KS值

3．6．4 ROC曲线与AUC值

第四章个人信用风险评估模型的实证研究

4．1数据获取与基本指标

4．2数据的处理

4．2．1缺失值处理与变量形式转换

4．2．2 数据不平衡处理——Borderline-SMOTE算法

4．2．3特征选择

4．3 Lasso+Logistic回归模型

4．4极端随机树

4．5两种模型的比较分析

5．1研究结论

5．2模型局限以及展望

参考文献

致谢