基于不平衡样本的互联网个人信用评估研究
外文标题：Internet Personal Credit Assessment Research Based on the Perspective of Unbalanced Sample
文献类型：期刊
作者：李毅[1]
机构：山西财经大学 统计学院，山西 太原030006; 中国人民大学 统计学院，北京100872;山西财经大学 统计学院,山西 太原,030006
年：2017
期刊名称：统计与信息论坛
卷：32
期：2
页码范围：11-17
增刊：正刊
收录情况：中文核心期刊要目总览
所属部门：统计学院
语言：中文
ISSN：1007-3116
链接地址：http://d.g.wanfangdata.com.cn/Periodical_tjyxxlt201702002.aspx
基金：全国统计科学重点研究课题《基于移动通信大数据的流动人口精细化挖掘研究》(2015433)；山西省高等学校创新人才支持计划资助项目
关键词：互联网征信;不平衡样本;重抽样;随机森林
摘要：国内互联网金融和消费信贷的迅猛发展，催生了互联网个人征信的巨大需求。针对不平衡的互联网征信数据，采用随机过抽样、随机欠抽样和SMOTE方法进行数据平衡化，并建立决策树、支持向量机和随机森林等分类模型对互联网个人信用评估进行研究，结果表明：互联网大数据背景下的个人信用评估研究具有可行性；过抽样方法可以较好地提高互联网个人信用评估模型的分类性能；构建信用等级较好用户的一般特质，即年龄在18～30岁之间、工资水平在2000元以上、用户页面浏览量多集中在10～20岁之间和申请贷款时间相对较早。在对互联网个人信用评估中变量有效性进行探索的基础上，反驳了“采用的变量越多结果就越准确”的说法。
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