【摘 要】
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随着机器学习和数据挖掘等技术的不断发展与创新,金融科技也处在高速发展阶段,其本质在于解决金融信贷行业中的效率与风险问题,本文中重点研究金融信贷行业中的风险控制问题,即金融风控问题,并将机器学习算法应用于该场景中,从传统模式的风控向智能化风控进行转换,将金融的风险控制问题抽象为机器学习领域的问题。本文的主要工作如下:（1）研究机器学习算法,包括传统算法逻辑回归、决策树以及支持向量机等,并着重研究几种
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随着机器学习和数据挖掘等技术的不断发展与创新,金融科技也处在高速发展阶段,其本质在于解决金融信贷行业中的效率与风险问题,本文中重点研究金融信贷行业中的风险控制问题,即金融风控问题,并将机器学习算法应用于该场景中,从传统模式的风控向智能化风控进行转换,将金融的风险控制问题抽象为机器学习领域的问题。本文的主要工作如下:（1）研究机器学习算法,包括传统算法逻辑回归、决策树以及支持向量机等,并着重研究几种梯度提升类算法XGBoost、Light GBM和Cat Boost在金融风控场景下的应用,对比不同算法的差异,发挥它们在不同场景下各自的优势;研究模型评价方法、超参数搜索方法;（2）对数据进行探索性分析与处理,包括对数据集的各个字段的数据进行可视化分析,观察数据分布情况并以此为依据对其进行进一步的处理,推断各个字段对应的金融业务逻辑,展开一系列的特征工程;（3）提出了一种基于集成学习的金融风控模型以弥补单一模型存在的局限性,过程中构建多个基础模型并观察不同模型的性能优劣,随后分别搭建了Bagging和Stacking集成学习框架,前者致力于减少方差,后者致力于减少偏差,最后通过实验来验证集成学习在金融风控场景下的有效性;（4）提出了一种基于半监督学习的金融风控模型以解决现实场景中有标签数据难以获得,无标签数据无法得到利用的问题,过程中还应用了集成学习的方法构建高质量伪标签,在训练时应用了一种双模型协同训练方法,模型之间以无标签数据作为通信媒介,相互学习、相互提升,最后通过实验验证半监督学习在金融风控场景下的有效性。
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