【机器学习】集成学习在信用评分领域实例

集成学习在信用评分领域的应用与实践

  • 一、引言
  • 二、集成学习的概念与原理
  • 三、集成学习在信用评分中的应用实例
  • 四、总结与展望

在这里插入图片描述

一、引言

在当今金融数字化快速发展的时代,信用评分成为银行、金融机构等评估个人或企业信用风险的重要工具。然而,单一的信用评分模型往往难以全面、准确地反映评估对象的信用状况,因此,集成学习(Ensemble Learning)作为一种结合多个模型预测结果的策略,逐渐在信用评分领域展现出其独特的优势。本文将探讨集成学习在信用评分中的应用,并通过一个实例来展示其工作原理和效果。

二、集成学习的概念与原理

集成学习是一种通过构建并结合多个学习器(即模型)来完成学习任务的方法。其核心思想在于“三个臭皮匠,顶个诸葛亮”,即通过结合多个学习器的预测结果,来提高整体的预测性能。集成学习通常包括三个步骤:首先,生成一组“个体学习器”(即基模型);然后,使用某种策略将这些个体学习器的预测结果进行结合;最后,输出最终的预测结果。

在信用评分领域,集成学习可以通过组合多个信用评分模型的评分结果,来得到更准确的信用评估。这些信用评分模型可以是基于不同算法(如逻辑回归、决策树、支持向量机等)构建的,也可以是基于不同数据源或特征构建的。通过集成学习,我们可以充分利用各个模型的优点,同时降低单一模型可能存在的偏差和方差。

三、集成学习在信用评分中的应用实例

下面,我们将通过一个具体的实例来展示集成学习在信用评分中的应用。假设我们手中有四个基于不同算法的信用评分模型:模型A(逻辑回归)、模型B(决策树)、模型C(随机森林)和模型D(梯度提升树)。我们将使用这四个模型对同一批用户进行信用评分,并通过集成学习来得到最终的信用评分。

首先,我们分别使用这四个模型对用户进行评分。假设每个模型的评分范围都是0-100分,分数越高表示信用风险越低。评分结果如下表所示:

用户ID 模型A 模型B 模型C 模型D
1 85 78 82 87
2 72 65 68 75
… … … … …
n 90 86 89 92

接下来,我们需要使用一种策略来结合这四个模型的评分结果。这里我们选择使用加权平均法作为集成策略。假设我们对这四个模型的信任程度分别为0.2、0.2、0.3和0.3(总和为1),则最终的信用评分可以通过以下公式计算得出:

最终评分 = 0.2 * 模型A评分 + 0.2 * 模型B评分 + 0.3 * 模型C评分 + 0.3 * 模型D评分

以下是使用Python代码实现上述集成策略的示例:

python# 假设我们已经有了一个包含四个模型评分的DataFrame
import pandas as pd# 示例数据
data = {'用户ID': [1, 2, ..., n],'模型A': [85, 72, ..., 90],'模型B': [78, 65, ..., 86],'模型C': [82, 68, ..., 89],'模型D': [87, 75, ..., 92]
}
df = pd.DataFrame(data)# 定义模型权重
weights = {'模型A': 0.2, '模型B': 0.2, '模型C': 0.3, '模型D': 0.3}# 计算最终评分
df['最终评分'] = (df['模型A'] * weights['模型A'] +df['模型B'] * weights['模型B'] +df['模型C'] * weights['模型C'] +df['模型D'] * weights['模型D'])# 输出结果
print(df[['用户ID', '最终评分']])

通过上述代码,我们可以得到每个用户的最终信用评分。这个评分综合了四个模型的预测结果,因此比单一模型的评分更加准确和可靠

四、总结与展望

集成学习在信用评分领域的应用已经取得了显著的效果。通过结合多个模型的预测结果,我们可以得到更准确的信用评估,从而降低信用风险和提高金融机构的盈利能力。未来,随着金融科技的不断发展,集成学习在信用评分领域的应用将会更加广泛和深入。同时,我们也期待更多的研究者能够探索出更加优秀的集成学习算法和策略,为金融行业的发展贡献更多的智慧和力量。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/pingmian/10726.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

代码随想录算法训练营第五十天

十分后悔昨天没有把题写完再去玩&#xff0c;今天要受苦啦。 309.最佳买卖股票时机含冷冻期 class Solution { public:int maxProfit(vector<int>& prices) {vector<vector<int>>dp(prices.size(),vector(4,0));dp[0][0] -prices[0]; //买入dp[0][1]…

Map、Set和Object的区别

Set ES6提供了新的数据结构Set&#xff0c;类似于数组&#xff0c;但成员值是唯一的&#xff0c;没有重复的值 Set本身是一个构造函数(要 new)&#xff0c;用来生成Set数据结构 Set 对象允许你储存任何类型的唯一值&#xff0c;无论是原始值或者是对象引用 每个值在 Set 中…

WebRTC 中的 ICE 实现

WebRTC 中的 ICE 实现 WebRTC 中的 ICE 实现Candidate 种类与优先级ICE 策略P2P 连接完全锥型 NATIP 限制锥型 NAT端口限制锥型 NAT对称型 NATNAT 类型检测如何进行 NAT 穿越 网络中继TURN 协议中转数据WebRTC 使用 TURN 协议STUN/TURN 服务器的安装与部署 WebRTC 中的 ICE 实现…

数据库原理及应用--事务

事务是一组操作的集合&#xff0c;是一个不可分割的工作单位&#xff0c;事务会把所有的操作作为一个整体一起向系统提交或撤销操作请求&#xff0c;即这些操作要么同时成功&#xff0c;要么同时失败。 比较经典的事务:银行转账业务。 张三向李四转1000&#xff0c;这个时候&am…

如何衡量和提高客户满意度?

客户满意度衡量客户对你的产品或服务的喜爱程度。在某些情况下&#xff0c;它可以成就或毁掉企业业务。高度满意的客户更有可能保持忠诚并在未来花费更多。另一方面&#xff0c;不满意的客户更有可能转向竞争对手的品牌。 那么&#xff0c;如何保持较高的客户满意度呢&#xf…

如何打破数据管理僵局,释放数据资产价值?[AMT企源案例]

引言 数据是企业信息运作的核心和基础&#xff0c;是影响企业决策的关键要素&#xff0c;而主数据是数据中的最基础和公共的部分。面临长期以来的数据治理缺失导致的杂论局面&#xff0c;如何有条不紊推进主数据管理&#xff0c;让数据资产“活”起来&#xff1f;S集团的做法非…

torch_geometric安装(CPU版本)

①打开官方安装网址&#xff1a;https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/2.3.0/install/installation.html ②对根据Pytorch选择相应版本。此前一直用CUDA不成功&#xff0c;这次使用CPU版本&#xff08;因为不用对应cuda&#xff0c;pytorchcudageometric三者对应起来很…

vue的跳转传参

在 Vue.js 中&#xff0c;进行页面跳转并传递参数通常涉及使用 Vue Router&#xff0c;这是 Vue.js 的官方路由库。以下是如何在 Vue Router 中进行页面跳转并传递参数的基本步骤 安装 Vue Router: 首先&#xff0c;你需要安装 Vue Router。你可以使用 npm 或 yarn 来进行安装…

[数据结构]动画详解单链表

&#x1f496;&#x1f496;&#x1f496;欢迎来到我的博客&#xff0c;我是anmory&#x1f496;&#x1f496;&#x1f496; 又和大家见面了 欢迎来到动画详解数据结构系列 用通俗易懂的动画的动画使数据结构可视化 先来自我推荐一波 个人网站欢迎访问以及捐款 推荐阅读 如何低…

微服务思想以及实现

文章目录 前言一、什么时候需要拆分微服务1. 创业型项目2. 大型项目 二、怎么拆1. 拆分目标2. 拆分方式 三、微服务之间远程调用1. 实现方式2. 手动发送Http请求&#xff08;RestTemplate&#xff09;3. 服务注册中心3.1 原理3.2 Nacos注册中心3.3 服务注册3.4 服务发现(Discov…

C语言中的静态库和动态库的制作和使用

什么是库文件 单一模型 将程序中所有功能全部实现于一个单一的源文件内部。 编译时间长&#xff0c;不易于维护和升级&#xff0c;不易于协作开发。 分离模型 将程序中的不同的功能模块划分到不同的源文件中。 缩短编译时间&#xff0c;易于维护和升级&#xff0c;易于协…

java spring 11 推断构造方法 createBeanInstance

1.doCreateBean方法&#xff1a;这一部分 BeanWrapper instanceWrapper null;if (mbd.isSingleton()) {// 有可能在本Bean创建之前&#xff0c;就有其他Bean把当前Bean给创建出来了&#xff08;比如依赖注入过程中&#xff09;instanceWrapper this.factoryBeanInstanceCache…

Open CASCADE 教程 – AIS:自定义呈现

文章目录 开始 (Getting Started)呈现构建器 (Presentation builders)基元数组 (Primitive arrays)基元外观 (Primitive aspects)二次构建器 (Quadric builders)计算选择 (Computing selection)突出显示选择所有者 (Highlighting selection owner)突出显示的方法 (Highlighting…

day10-Set集合

1.Set 那接下来我们来看Collection单列集合体系的第二部分 Set集合。 1.1 Set集合概述和特点 Set集合特点 1.可以去除重复 2.存取顺序不一致 3.没有带索引的方法&#xff0c;所以不能使用普通fori循环遍历&#xff0c;也不能通过索引来获取&#xff0c;删除Set集合里面的元…

【大数据】HDFS、HBase操作教程(含指令和JAVA API)

目录 1.前言 2.HDFS 2.1.指令操作 2.2.JAVA API 3.HBase 3.1.指令操作 3.2.JAVA API 1.前言 本文是作者大数据专栏系列的其中一篇&#xff0c;前文中已经详细聊过分布式文件系统HDFS和分布式数据库HBase了&#xff0c;本文将会是它们的实操讲解。 HDFS相关前文&#x…

Python 潮流周刊#50:我最喜欢的 Python 3.13 新特性!

本周刊由 Python猫 出品&#xff0c;精心筛选国内外的 250 信息源&#xff0c;为你挑选最值得分享的文章、教程、开源项目、软件工具、播客和视频、热门话题等内容。愿景&#xff1a;帮助所有读者精进 Python 技术&#xff0c;并增长职业和副业的收入。 本期分享了 12 篇文章&…

哈希算法在区块链中的应用

哈希算法是区块链技术的核心组件之一&#xff0c;它确保了区块链数据的不可篡改性和安全性。在本文中&#xff0c;我们将探讨哈希算法的基本原理&#xff0c;以及它在区块链中的具体应用。 哈希算法的基本原理 哈希算法是一种数学函数&#xff0c;它接收输入&#xff08;或“消…

【Apache Doris】周FAQ集锦:第 3 期

【Apache Doris】周FAQ集锦&#xff1a;第 3 期 SQL问题数据操作问题运维常见问题其它问题关于社区 欢迎查阅本周的 Apache Doris 社区 FAQ 栏目&#xff01; 在这个栏目中&#xff0c;每周将筛选社区反馈的热门问题和话题&#xff0c;重点回答并进行深入探讨。旨在为广大用户和…

【平台搭建+数据处理+数据可视化】

第一部分:大数据平台搭建 一、Hadoop 1、完全分布式Hadoop集群搭建: (1)在master主节点将/opt目录下的Hadoop安装包hadoop-3.1.4.tar.gz解压到/opt/software目录下。 mkdir -p /opt/software tar -zxf /opt/hadoop-3.1.4.tar.gz -C /opt/software (2)创建Hadoop临时数…

【每日随笔】人性 - 能屈能伸 ( 君子之道 能屈能伸 )

文章目录 一、君子之道 能屈能伸1、含义分析2、能屈3、能伸4、最佳实践 二、能屈能伸 - 应用场景1、个人层面2、国家层面 柳树随风摇曳 , 风再大也不会断 , 能屈能伸 ; 一个人行为处事 , 不能一直强硬 , 也不能一直妥协 , 该妥协的时候就要妥协让步 , 该硬的时候就要用于斗争 …