基于改进GS-XGBoost的个人信用评估

摘要

信用评估分类器的好坏能够直接影响信贷金融机构的盈利能力.传统的网格搜索法进行参数寻优时会耗费大量的时间,基于此提出改进的网格搜索法优化XGBoost(GS-XGBoost)的个人信用评估算法.该算法利用随机森林进行特征选择后,将改进的网格搜索法对XGBoost中的n_estimators和learning_rate进行参数寻优,建立评估模型.从UCI数据库中选取信贷数据进行分析,分别与支持向量机、随机森林、逻辑回归、神经网络以及未改进的XGBoost进行比较.实验结果表明,该模型的F-score和G-mean的值均有提高.