基于自适应惯性权重PSO—LightGBM的信用风险评估研究

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云南民族大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (03) : 345-350.

付芷宁, 李慧敏, 徐亚田, 陶玉虎, 高伟

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摘要

贷款市场复杂的个人信用风险问题中，信用风险评估模型的构建是十分关键的一步.利用Lending Club数据集，进行信用风险评估模型的构建来预测客户的违约概率.首先进行数据处理，再通过合成少数类过采样技术(SMOTE)算法处理数据正负样本不平衡的问题，获得完备的信用贷款数据.其次采用轻量梯度提升机(LightGBM)模型进行训练，并使用自适应惯性权重的粒子群优化(PSO)算法得到LightGBM的最优参数.与多个主流算法进行对比，实验结果表明，构建的模型有更好的性能.