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公开(公告)号：CN115860892A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211454730.X
申请日：2022-11-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q40/02 , G06F16/182 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种网络贷款风险预测方法，属于风险预测技术领域。该方法首先获取网络贷款原始数据，存入HDFS分布式文件系统，并在Hadoop平台上进行数据预处理；其次，在Spark平台上对HDFS分布式文件系统上的训练集数据进行混合采样操作，使得正负样本比例均衡。对于合成的样本，增加一个可信度属性Credit，用以增强合成样本集的质量；然后，对综合的训练集使用三种并行模式进行训练LightGBM模型，选择耗时最少的并行模式。最后根据LightGBM模型进行预测。本发明比传统模型表现出更高的预测精度和稳定性，同时利用分布式计算减少了模型训练和预测时间。
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