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贷款贷款金融机构面临风险,这需要采用强大的框架来有效地管理它。虽然已经在整个金融行业应用了传统方法,但人工智能的出现为组织提供了利用高级方法来管理信用风险的机会。本文着重于机器学习技术用于信用风险分析的应用。从Kaggle数据库中提取了与借款人有关的信息的辅助数据,以模拟信用局数据。在本研究中采用了随机森林中的两个合奏模型和梯度提升。调查结果表明,贷款还款,借款人的收入和贷款利率的收入百分比是确定违约者的最重要特征。此外,评估结果表明,随机森林和梯度增强算法的表现都很好,F1得分分别为92.9%和93%。建议金融机构应优先考虑其数据的验证和全面性,因为精确的数据对于开发弹性模型至关重要。

美国信用风险分析的机器学习

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