随着金融行业的快速发展,各种各样的信用消费方式已经深入到人们的生活之中。在信用消费群体规模快速扩张的同时,各大金融机构也正面临着严峻的信用风险问题。目前信用风险已经成为影响银行未来稳定发展的重要因素之一,因此对用户信用风险的分析研究能够帮助银行有效地识别出潜在的信用欺诈用户,减少银行的损失。本文选取了厦门国际银行用户的真实借贷数据作为文章的研究对象。数据集的特征变量涵盖了用户个人基本信息、历史借贷行为信息等。在前期准备阶段本文对数据集进行了预处理,主要包括异常值检测、缺失值填充、类别特征编码等。特征工程阶段,本文基于Python可视化工具对所研究数据集的特征变量进行分析,从用户地区编码、学历编码等特征中挖掘出了一些潜在的用户欺诈行为信息并构建了相关的特征变量。随后根据相关系数法、特征重要性排序法筛选了40个特征作为后续模型的输入数据,并采用SMOTE-Tomek Links方法对数据进行了平衡处理。在模型方面,本文采用了支持向量机、随机森林、XGBoost、Light GBM四种机器学习算法分别构建了用户信用风险评估模型,并结合网格搜索法对模型进行了调参优化。结果显示在AUC、F1-score等评价指标下,Light GBM模型的表现效果最佳,其中AUC、F1-score分别为0.836和0.723。为了对用户信用风险评估模型做进一步的优化提升,本文采用了Stacking模型融合方法,第一层以表现效果较好的随机森林、XGBoost、Light GBM这三种模型作为基分类器,第二层采用逻辑回归模型作为元分类器并对第一层的输出进行训练。结果显示在Stacking模型融合方法下,多项评价指标均优于单个模型,其中AUC值达到了0.842。本文通过对银行用户信贷数据进行分析实验,先后构建了四种机器学习模型,并在Stacking方法的基础上搭建了用户信用风险评估模型。最终模型的表现效果较好,对用户信用风险评估具有一定的参考意义。