【目的/意義】隨著"互聯(lián)網(wǎng)+"的推進,網(wǎng)絡(luò)借貸市場越來越完善。由于借貸市場信息不對稱導(dǎo)致了道德風(fēng)險問題,因此對借貸用戶進行風(fēng)險預(yù)測有助于市場的完全競爭,促進小額借貸企業(yè)發(fā)展。【方法/過程】以access為平臺搭建借貸用戶的數(shù)據(jù)庫對借貸用戶進行畫像描繪,并通過C5.0與CRT分類算法對借貸用戶信息進行分類,最終實現(xiàn)對借貸用戶風(fēng)險進行預(yù)測。【結(jié)果/結(jié)論】建模后發(fā)現(xiàn),影響借貸用戶風(fēng)險的主要分為主觀因素即受教育程度以及客觀因素即用戶的資金能力表現(xiàn)為本期賬單金額以及預(yù)借現(xiàn)金額度,通過對模型進行調(diào)整,最終實現(xiàn)79%的預(yù)測準確率。

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
1 引言
2 算法描述
    2.1用戶畫像模型的建立
    2.2用戶畫像建立的數(shù)據(jù)處理流程
        (1）用戶信息數(shù)據(jù)庫構(gòu)建
        (2）用戶標簽初步篩選
        (3）標簽數(shù)值處理
        (4）標簽間相關(guān)性檢驗
        (5）平衡數(shù)據(jù)
    2.3基于相關(guān)性檢驗的用戶畫像建立
    2.4基于基于CRT算法的用戶畫像建模
    2.5基于基于C5.0算法的用戶畫像建模
3 實驗結(jié)果與分析
    3.1實驗設(shè)計
    3.2實驗流程
        (1）原數(shù)據(jù)理解
        (2）相關(guān)分析
    3.3模型調(diào)整及結(jié)果
    3.4結(jié)果分析
4 結(jié)語



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