大数据背景下网络借贷信用风险评估

摘要

选取人人贷网站款项还清时间在2016年12月至2017年5月之间的2000条数据,利用决策树、随机森林以及支持向量机等方法分析相关信息对信用等级的影响程度,研究P2P借款个人信用等级问题,并比较不同方法对个人信用等级的预测效果,得出预测信用等级的最优方法.结果表明:决策树算法预测效果最优,因为后剪枝过程避免了过拟合现象,降低了错误率;根据随机森林模型中给出的Gini系数,建议投资者在选择投资时,可以着重观察其的信用评分、逾期次数和借款金额.