互联网信贷信用风险预测研究——基于XGBoost算法

作者：昌黎

来源：现代商业, 2019, (08): 86-87.

DOI：10.14097/j.cnki.5392/2019.08.043

• 互联网信贷
• 风险预测
• XGBoost

近年来,随着经济社会发展,互联网信贷行业呈现井喷式的扩大,如何正确有效的对客户的信贷风险进行预测成为企业关注的重点。XGBoost算法是一种高效准确的分类算法,文中将XGBoost算法应用于申请贷款用户的信用风险预测中,从而实现了准确预测用户贷后行为,为互联网信贷信用风险预测提供了一种有效的方法。

• 单位
  上海理工大学