機器學習在金融大數據風險建模中的應用

【摘要】git 在互聯網金融、消費金融的蓬勃發展的當下，央行徵信在數據時效性、全面性和層次性上的短板日益凸顯。深度挖掘互聯網大數據信息，開發大數據風控模型，更加精準的評估風險，已經逐漸成爲了新一代信用風險模型體系建設的核心課題。算法 本文在傳統風險模型體系的基礎上，嫁接邏輯迴歸和決策樹模型創建T-L模型，並結合Random Forest模型完善模型結構。採用T-L核模型替代RF模型中的傳統決策樹模

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