对比逻辑回归与 XGBoost 模型在信用风险应用中的优缺点

摘要

随着时代的发展,科技越来越发达,科技逐渐走进我们的生活并改变我们的生活,数据科技逐渐取代了部分人工经验。风控主要是指对风险的预估和把控,本文中的风控主要指在金融行业中的个人贷款的风险控制。在20世纪末,数据风控逐渐在金融方面占主导地位,更早时,金融从业人员更多的是靠经验进行贷款的审批、管控及催收等,此种方式存在较多主观判断、标准不统一、审批效率低,因此采用统计分析及机器学习方法进行个人客户风险预测。本文对比的是逻辑回归及XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)的优缺点。