摘要
自互联网金融诞生以来,网络贷款得到了快速发展,但是借贷双方的信息不对称增加了网贷的违约风险,同时随着互联网技术的发展网贷用户数据也表现出高维化的趋势,数据处理面临更大的挑战,因此亟需应对该问题并在网贷违约风险上进行准确、稳定的预测.该文提出了卷积神经网络(CNN)和一般机器学习模型结合的预测模型,利用CNN在数据特征提取上的优势来处理高维的网贷用户信息.首先采用数值图形化思想对网贷用户数据进行处理并与CNN对接,其次调整其超参数选择合适的网络模型,然后基于三种一般机器学习模型与CNN的组合进行网贷风险预测测试,最后在真实数据集上使用最优的网贷违约风险预测模型进行预测.实验结果验证了组合模型的显著性以及CNN对一般机器学习模型性能提升的能力,为网贷风险预测提供了一种新思路.
基金项目
国家自然科学基金(91546108)
国家自然科学基金(71521001)
安徽省科技重大专项(201903a05020020)
维普
万方数据