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机器学习在信用评级中的应用的中期报告.docx

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机器学习在信用评级中的应用的中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/17 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【机器学习在信用评级中的应用的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【机器学习在信用评级中的应用的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。机器学****在信用评级中的应用的中期报告这是关于机器学****在信用评级中应用的中期报告。第一部分:引言信用评级是评估个人或机构信用风险的过程。传统方法依赖于金融机构的财务信息和信用报告,然而这些方法有局限性。随着数据科学和机器学****的发展,人们正在探索用新技术来改进信用评级。我们在这个项目中探讨如何使用机器学****来改进信用评级。我们选择了一家金融公司作为示例,来分析其客户的信用风险和信用评级。第二部分:数据收集与预处理我们使用的数据来自于该金融公司的数据库。我们收集的数据包括个人基础信息、工作信息、财务信息和信用报告。为了便于机器学****使用,我们进行了以下预处理步骤:缺失值填充、异常值处理、特征工程和特征选择。第三部分:模型选择与建立我们选择了常见的分类模型如决策树、逻辑回归、支持向量机、随机森林等作为候选模型,并使用k-fold交叉验证法选择最优模型。最终我们选择了随机森林模型进行建模,并对模型进行了调参和优化。第四部分:模型评估与结果分析使用评估指标如准确率、召回率、F1score等对模型进行评估。我们将模型在测试集中的表现与传统方法进行比较,并进行了A/B测试。最终结果表明,我们的机器学****模型在预测客户信用风险方面比传统方法更准确。第五部分:结论和展望本文展示了机器学****在信用评级中的应用。我们构建了一个随机森林模型来预测客户的信用风险,并对模型进行了评估。未来,我们将继续改进模型,并探索更多的机器学****方法。