基于改进GS-XGBoost的个人信用评估
信用评估分类器的好坏能够直接影响信贷金融机构的盈利能力. 传统的网格搜索法进行参数寻优时会耗费大量的时间, 基于此提出改进的网格搜索法优化XGBoost (GS-XGBoost)的个人信用评估算法. 该算法利用随机森林进行特征选择后, 将改进的网格搜索法对XGBoost中的n_estimators和learning_rate进行参数寻优, 建立评估模型. 从UCI数据库中选取信贷数据进行分析, 分别与支持向量机、随机森林、逻辑回归、神经网络以及未改进的XGBoost进行比较. 实验结果表明, 该模型的F-score和G-mean的值均有提高.
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