摘要
近年来,互联网金融飞速发展,各种消费信贷产品进入到人们的日常生活中,成为人们日常消费的重要组成部分。从机器学习的角度,基于真实脱敏数据,将XGBoost算法应用于用户行为预测中,深入挖掘了超过300类用户消费特征,建立消费预测模型,较为准确预测用户未来消费行为,为制定更优的额度政策提供一种有效的方法。
This paper applies XGBoost algorithm to the prediction of user behavior,deeply digs the consumption characteristics of more than 300 types of users,establishes the consumption forecasting model,and predicts the future consumer behavior more accurately.Excellent credit policy provides an effective method.
出处
《工业控制计算机》
2018年第9期44-45,共2页
Industrial Control Computer
基金
国家自然科学基金(61772277)
