基于机器学习的个人贷款违约预测模型的应用研究

摘要

针对贷款违约给商业银行带来的信用风险损失,本文基于Kaggle平台的Loan Defaulter数据集,通过建立机器学习模型预测客户违约情况,以降低信贷风险。本文根据贷款数据类别不平衡和特征维度高的特点,对其进行数据处理以及探索性数据分析,得出与贷款违约高度相关的重要特征,包括性别、家庭人数以及借款人所在城市、住房类型、总收入、所属行业、职业类型、工作年限、受教育程度、消费贷款额度、贷款金额、贷款年金等。在比较各类模型的基础上,本文选择表现较好的随机森林,XGBoost以及K近邻组合为Stacking集成模型。实验表明,与单一算法相比,该模型的集成算法具有更高的精确度和预测效果,其中Stacking模型能够融合其他基础模型的优点,取得最好的预测效果。本文主要创新点有二:一是梳理信用评估模型中集成模型的基本特征,基于不同模型的优势,引入Stacking模型组合建模,融合四组机器学习模型并建立双层学习器,提高了信用风险评估效果;二是基于普惠金融发展,将研究对象具体化为个人信贷,应用场景更加细化,并得出影响贷款违约的重要特征。