基于LIME的P2P借款人信用风险的可解释性研究

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信用风险评估是P2P贷款行业的一项重要工作.基于人人贷的真实数据集,该文章借助可解释性方法LIME研究了影响P2P借贷中借款人信用风险评估的因素.首先采用机器学习中的常用模型(逻辑回归以及树模型)对P2P网贷中借款人信用风险进行了评估,并用与模型无关的局部可解释性技术对精度高的模型预测结果进行了解释,进而明确真正影响P2P借贷中借款人信用风险评估的因素.实验结果表明在结构化的因素中,除财务因素外,借款人之前的借款成功次数也会对借款人是否会违约产生关键性影响.
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