基于改进分类组合的个人信贷信用风险预测模型研究

摘要

随着我国互联网金融行业的持续规范和个人征信体制的不断完善,大数据机器学习在信贷风险控制中的作用逐渐凸显。文章在徐桂琼等学者研究的基础上进行改进,建立基于分类组合的个人信贷信用风险预测模型,其可以有效对非平衡数据集进行处理,以满足金融决策的实际业务需求。实证分析结果表明,该模型具有较高准确率,能够高效完成个人信贷违约预测,为行业可持续规范发展提供助力。