摘要
近年来互联网金融网贷领域涌现出了众多的风控问题,对此采用多种特征选择方法预处理风控领域的数据指标,构建了全面的针对企业信用的风控指标体系,采用stacking集成策略研究了基于AP-Entropy的信用风险模型.信用风险模型有两层学习器,引入选择集成思想,从种类和数量上筛选基学习器.首先,在Logistic回归、反向传播神经网络、AdaBoost等经典机器学习算法中,采用AP聚类算法选出适合企业信用风险的异质学习器作为基学习器;其次,在每次学习器迭代中,利用熵对学习器择优,自动选出F1值最高的基学习器,其中改进基于熵的学习器选择算法,提升了基学习器选择过程的效率,降低了模型的计算成本,模型选取XGBoost作为次级基学习器.实验结果表明,文中提出的模型和其他模型相比具有更好的学习效果和更强的泛化能力.
NETL
NSTL
万方数据