针对网络现金贷中存在的金融机构数据量匮乏、数据不共享和第三方机构单独建模等问题，本文提出一种基于SMOTETomk采样和迁移学习的违约分类算法。首先，由于数据存在不平衡特点，通过SMOTETomk算法进行综合采样；其次，用特征提取和微调两种方法构建迁移学习模型；最后将本文模型和logistic模型进行性能参数对比，结果表明：本文分类器有更高的评价结果。
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