基于非平衡数据的贷款违约问题研究的开题报告

基于非平衡数据的贷款违约问题研究的开题报告题目：基于非平衡数据的贷款违约问题研究一、研究背景和意义在贷款业务中，违约的风险是存在的，为了能够减少风险和提高贷款的成功率，根据客户的信用评级、历史信用记录

基于非平衡数据的贷款违约问题研究的开题报告 题目：基于非平衡数据的贷款违约问题研究 一、研究背景和意义 在贷款业务中，违约的风险是存在的，为了能够减少风险和提高贷 款的成功率，根据客户的信用评级、历史信用记录、财务状况等信息进 行风险评估是必不可少的工作。然而，现实中的贷款数据通常都是非平 衡数据，也就是说负样本（违约）的数量远远多于正样本（按时还 款），这种情况下传统的建模方法往往会出现过拟合等问题，影响模型 的准确性和可靠性。因此，研究如何基于非平衡数据进行贷款违约问题 的建模具有重要的现实意义。 二、研究目的 本研究旨在通过对非平衡数据的处理和对不同建模方法的比较，探 究如何建立一种准确可靠的贷款违约预测模型。 三、研究内容和方法 1. 数据清洗和预处理：根据业务需求，对原始贷款数据进行特征筛 选、缺失值填充、异常值处理等操作，并进行数据分析和可视化 2. 样本平衡方法比较：探究样本平衡方法的效果对比，如过采样、 SMOTE 欠采样、等方法 3. 建立分类模型：基于样本平衡后的数据，对比常用的分类模型， 如逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等 4.AUC 模型评价和性能分析：通过交叉验证、等指标比较不同模型 的性能，并对模型进行解释与可视化 四、预期成果 1. 基于非平衡数据的贷款违约预测模型，能够提高预测准确率和可