摘要
建立健全社会信用体系,形成以道德为支撑、产权为基础、法律为保障的社会信用制度,是建设现代市场体系的必要条件,也是规范市场经济秩序的治本之策.针对以上现象,本文提出了基于LightGBM的企业信用评估预测算法.该算法采用python语言,首先通过数据清洗、特征工程等方法分析了14000多条企业信用样本数据,接着采用网格搜索技术寻找模型最优参数,最后通过LightGBM算法和K折交叉验证训练模型,并对测试集进行预测.实验结果显示,评价指标Accuracy得分约为0.9392,得到了较好的预测结果.本算法的实现能较好地判断企业是否为失信企业,为企业的信用评估节省大量的人力、物力、方便快速,具有良好的应用前景.
基金项目
湖北师范大学校级教研资助项目(2016033)
湖北师范大学校级科研资助项目(HS2020QN029)
NETL
NSTL
维普
万方数据