网络小额贷款业务个人信用风险评估——基于DNN-SMOTEENN-ExtraTrees组合模型

作者：吕秀梅; 张儒

来源：数学的实践与认识, 2023, 53(07): 14-21.

• 信用风险评估
• DNN-SMOTEENN-ExtraTrees组合模型
• 深度神经网络
• SMOTEENN
• 极端随机树算法

针对网络小额贷款业务,构建组合模型DNN-SMOTEENN-ExtraTrees评估网络小贷信用风险.首先利用SMOTEENN算法处理样本数据中“好”和“坏”样本分布极端不平衡情况,再利用极端随机数算法ExtraTrees对特征重要性进行评估并剔除无关变量,最后采用深度神经网络DNN评估网络小贷个人信用风险.通过召回率、精确度、F1值和AUC值等模型性能评价指标,与BP神经网络模型、Logistic回归及支持向量机比较,发现组合模型分类能力更显著,泛化能力更加优异,更适合数据规模大、维度高的网络小贷市场评估信用风险.

• 单位
  重庆工商大学; 金融学院