基于超参数优化和集成算法的个人信用评估研究

• 作者: 曹杰 林卫明
• 来源期刊: 徐州工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: 特征选择 Hyperband算法 交叉验证
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 67-74
• 页数: 8页
• 分类号: F832.4
• 语种: 中文

摘要

为提高信用特征集与目标标签的相关性,降低特征之间的冗余性,采用Person相关系数、卡方、递归特征消除、Lasso回归和随机森林5种特征选择方法投票表决,构造新的特征子集;为进一步提升模型预测效果,选用Hyperband算法对RF、XGboost集成模型参数优化,优化之后的hp-RF、hp-XGboost在Loan数据集上进行五折交叉验证,实证具有更好的识别效果,并在P2P人人贷数据上进行了应用,为我国信用评估的构建提出了新的方式.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹杰		77	667	16.0	21.0
2	林卫明		1	0	0.0	0.0