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基于機器學習的個人信用風險預測研究

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[摘 要]在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長使得傳統(tǒng)風控方法難以滿足銀行業(yè)信貸業(yè)務的發(fā)展需求。文章提出了基于機器學習的個人信用風險預測方法，利用UCI德國信用數(shù)據(jù)集和Kaggle的lending club數(shù)據(jù)集，通過構建邏輯回歸、隨機森林、K近鄰和極限梯度提升模型，驗證了機器學習技術在信用風險評估中的有效性。（剩余4921字）

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