基于多分类器动态集成的P2P违约风险评估

摘要：

针对P2P违约风险评估问题,构建基于K均值聚类的多分类器动态集成模型.通过K均值聚类将P2P借贷样本集划分为多个区域,并在每个区域分别构建多个基分类器模型,进行多分类器集成;在给定新的测试样本时,基于样本特征动态选择样本归属区域的基分类器,进行模型集成与违约风险评估.以Lending Club借款数据为例,对网贷违约风险评估进行实证分析表明,基于多分类器动态集成的P2P违约评估模型,比单一模型和静态集成模型的准确性更好,且基于神经网络的动态集成模型效果最好.

关键词：P2P网络借贷、多分类器集成、动态选择、K均值聚类

所属期刊栏目：16

分类号：C93(管理学)

资助基金：国家自然科学基金资助重大项目91646206;国家自然科学基金资助项目71573197;国家自然科学基金资助青年项目71601147

在线出版日期：2019-07-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：915-922