Resumen

La puntuación crediticia es la base para que las instituciones financieras tomen decisiones de crédito. Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, la tecnología de big data se ha introducido en el campo financiero, y la investigación de crédito personal ha entrado en una nueva era. La evaluación crediticia personal basada en big data es uno de los temas de investigación más candentes. Este documento completa principalmente tres trabajos. En primer lugar, de acuerdo con el escenario de aplicación de la evaluación crediticia de datos de crédito personal, se limpia el conjunto de datos experimental, los datos discretos se codifican en one-HOT, y los datos se estandarizan. Debido a la alta dimensión de los datos de crédito personal, en este documento se adopta el algoritmo pdC-RF para optimizar la correlación de las características de los datos y reducir los datos de 145 dimensiones a 22 dimensiones. Sobre esta base, se realizó una codificación WOE en el conjunto de datos, que se aplicó a modelos de bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte y regresión log

• Materias:Funciones Flujo de información Estudio de población Modelado de sistemas Modelo de campo
• Subjects:Functions Information flow Population study System modeling Field model
• Palabras claves:Puntuación de crédito; Instituciones financieras; Tecnología de big data; Investigación de crédito personal; Evaluación de crédito personal; Modelo de regresión logística
• Keywords:Credit score; Financial institutions; Big data technology; Personal credit investigation; Personal credit evaluation; Logistic regression model