基于决策树的物流金融信用风险预测

智研平台会员

登录机构账号

复制成功

设置

万方会员

暂未开通会员

开通即享超值福利、会员权益
优质内容推荐

立即开通

个人中心

我的智研

退出登录

简繁

搜索

DOI: 10.12361/2705-1358-04-04-20

基于决策树的物流金融信用风险预测

霍云艳, 徐鹏赢, 李康乐, 李岩

哈尔滨金融学院计算机系

全文直达

引用

打印

摘要：随着各种互联网消费贷的兴起，客户的逾期风险预测成为金融行业研究的重要问题。在大数据背景下，对客户数据进行多维度建模，进行信用风险预测，构建信用逾期风险的预测模型，有利于信贷决策。以物流金融平台客户信用风险为研究对象，构建决策树模型对客户信用等级进行划分，以求获得最大化的期望收益。对比常用的分类算法C4.5、随机森林、随机森林的时序拓展，对客户逾期行为进行分类，并通过实验验证了随机森林的时序拓展方法具有较高的分类准确度。

关键词：

决策树；物流金融；信用风险

Universe Scientific Publishing

ISSN：2705-1358

年,卷(期)：2022,4(4)