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基于Sparse-Group-Lasso方法的半监督广义可加信贷违约判别模型应用研究
1
作者
杨慧
王博雅
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2025年第2期13-20,32,共9页
本文构建了一种新的个人信用贷款违约判别模型,该模型结合了半监督学习和广义半参数可加Logistics回归模型,同时加入Sparse-Group-Lasso(SGL)变量选择技术,使得模型可以同时进行参数估计和显著变量选择,并能充分利用无标记样本信息。此...
本文构建了一种新的个人信用贷款违约判别模型,该模型结合了半监督学习和广义半参数可加Logistics回归模型,同时加入Sparse-Group-Lasso(SGL)变量选择技术,使得模型可以同时进行参数估计和显著变量选择,并能充分利用无标记样本信息。此外,本文利用半监督Logistic回归模型,通过最大化判别精度G-mean来确定最佳违约判别临界点,解决了数据不平衡问题,并将以上模型和方法应用于个人信用贷款违约风险评估中。
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关键词
半监督
半参数
sparse-group-lasso
信用评分
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题名
基于Sparse-Group-Lasso方法的半监督广义可加信贷违约判别模型应用研究
1
作者
杨慧
王博雅
机构
中央民族大学理学院
出处
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2025年第2期13-20,32,共9页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(12001558)
国家自然科学基金(71971228,72371261)。
文摘
本文构建了一种新的个人信用贷款违约判别模型,该模型结合了半监督学习和广义半参数可加Logistics回归模型,同时加入Sparse-Group-Lasso(SGL)变量选择技术,使得模型可以同时进行参数估计和显著变量选择,并能充分利用无标记样本信息。此外,本文利用半监督Logistic回归模型,通过最大化判别精度G-mean来确定最佳违约判别临界点,解决了数据不平衡问题,并将以上模型和方法应用于个人信用贷款违约风险评估中。
关键词
半监督
半参数
sparse-group-lasso
信用评分
Keywords
semi-supervised
semi-parametric
sparse-group-lasso
credit score
分类号
C812 [社会学—统计学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Sparse-Group-Lasso方法的半监督广义可加信贷违约判别模型应用研究
杨慧
王博雅
《中央民族大学学报(自然科学版)》
2025
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参考文献
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