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基于Logistic回归的信用大数据处理算法研究 被引量：1
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作者 陈艳君 《现代电子技术》 2021年第24期141-144,共4页
P2P是一种新型的互联网金融借贷方式,近年来P2P平台却频繁出现安全问题。造成此类现象的主要原因是借贷人的个人信用评估不准确而导致的连锁反应,因此对借贷人的信用数据进行有效评估可以直接降低P2P平台的信用风险。经典的信用数据处... P2P是一种新型的互联网金融借贷方式,近年来P2P平台却频繁出现安全问题。造成此类现象的主要原因是借贷人的个人信用评估不准确而导致的连锁反应,因此对借贷人的信用数据进行有效评估可以直接降低P2P平台的信用风险。经典的信用数据处理方法无法对现代信贷领域的海量信贷数据进行精准分析,且传统的Logistic回归模型在变量较多的情况下会产生线性干扰。文中在对传统Logistic模型进行修正的基础上,加入了Lasso惩罚项以约束函数概率的估计值。实验测试结果表明,加入惩罚因子的Logistic回归模型预测结果最为精确,其AUC值相较于专家评估法与Logistic模型分别提高了6.4%和13.3%,证明文中所提出的改进Logistic模型可以准确地评估个人的信用能力,进而提示P2P平台有效地规避信用风险。 展开更多
关键词 P2P平台 信用数据分析 LOGISTIC回归 惩罚因子 AUC值 信用风险 预测分析
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