机器学习算法信用风险预测模型
信用风险管理模型
信用风险管理模型是一种用于评估和管理信用风险的工具。
这些模型可以帮助银行和其他金融机构预测借款人的违约风险，从而做出更明智的贷款决策。
以下是几种常见的信用风险管理模型：
1. 信用评分模型：信用评分模型是一种基于统计方法的模型，通过分析借款人的信用历史数据来预测违约风险。
常见的信用评分模型包括FICO评分和信贷局评分。
2. 信贷风险评级模型：信贷风险评级模型是一种基于规则和专家判断的模型，通过分析借款人的财务状况和其他相关信息来确定其信用风险等级。
这种模型通常用于评估公司借款人的信用风险。
3. 机器学习模型：近年来，机器学习模型在信用风险管理领域的应用越来越广泛。
这些模型可以通过分析大量的数据来自动识别与违约风险相关的因素，并提供更精确的预测。
常见的机器学习算法包括随机森林、支持向量机和神经网络等。
4. 组合风险管理模型：组合风险管理模型是一种综合考虑多种因素来评估信用风险的模型。
这些因素可能包括借款人的财务状况、行业风险、国家风险和市场风险等。
组合风险管理模型可以帮助金融机构更好地管理其信贷资产组合，以最小化潜在的损失。
这些信用风险管理模型各有优缺点，选择合适的模型取决于金融机构的具体需求和情况。
同时，金融机构还需要定期对模型进行验证和更新，以确保其准确性和有效性。
基于机器学习的信用卡违约预测模型研究
基于机器学习的信用卡违约预测模型研究信用卡违约是指持卡人在约定的还款日期之前未能按时偿还信用卡欠款的行为。
这种违约行为不仅给信用卡发行方带来经济损失，还会影响持卡人的信用记录和个人信用评分。
因此，建立一种准确预测信用卡违约的模型对于银行和金融机构具有重要意义。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的信用卡违约预测模型逐渐成为研究热点。
该模型利用大数据和数据分析技术，通过对历史数据的分析和学习，预测持卡人是否会违约。
下面将介绍基于机器学习的信用卡违约预测模型的研究方法、特征选择和模型评估。
一、研究方法在构建基于机器学习的信用卡违约预测模型时，首先需要收集足够、准确的数据。
这些数据包括持卡人的个人信息（如年龄、性别、教育程度等）、信用卡相关信息（如额度、透支余额等）以及历史还款记录。
收集到的数据需要经过数据清洗、特征提取和标签设置等预处理步骤，以保证数据的质量和可用性。
接着，研究者可以选择适当的机器学习算法来构建预测模型。
常用的机器学习算法包括逻辑回归、决策树、支持向量机和人工神经网络等。
研究者可以根据实际情况选择合适的算法，并进行参数调优和模型训练。
最后，为了评估模型的准确性和鲁棒性，研究者需要将数据集划分为训练集和测试集。
利用训练集对模型进行训练，并利用测试集评估模型的性能指标，如准确率、精确率、召回率和F1值等。
通过不断调整模型和参数，研究者可以优化模型并提高其预测能力。
二、特征选择在构建信用卡违约预测模型时，特征选择是十分关键的步骤。
通过选择合适的特征，可以提高模型的准确性和可解释性。
常用的特征选择方法包括相关性分析、信息增益和特征重要性排序等。
首先，相关性分析可以帮助研究者找出与信用卡违约相关的特征。
研究者可以计算特征与违约状态之间的相关系数，选择相关性较高的特征作为模型的输入。
其次，信息增益是一种基于信息论的特征选择方法。
它通过计算特征对目标变量的条件熵来衡量特征的重要性，选择信息增益较大的特征。
信用风险评估的常见模型分析
信用风险评估的常见模型分析随着社会的进步和经济的发展，信用风险评估越来越受到金融机构和企业的重视。
信用风险评估是指对借款人或者投资者的信用状况进行评估，以确定其还款能力和借款偿付能力的一种方法。
而信用风险评估主要就是通过对借款人的信用记录、借款人的经济状况、行业环境、政策法规等的综合分析，对借款人的信用情况进行评估。
信用风险评估有多种方法和模型，常见的有以下几种：一、德文-肯德尔模型德文-肯德尔模型（Duffie-Singleton-Kendall Model, DSK）是一种基于股票价格模型的信用风险评估方法。
它的核心思想是通过计算公司财务数据与市场指数之间的差别，从而测量其财务风险和信用风险。
在德文-肯德尔模型中，借款人的违约概率是基于公司股票的波动率来确定的，如果波动性越高，那么违约风险就越高。
二、评分卡模型评分卡模型是一种应用非常广泛的信用风险评估方法。
它是通过对大量客户历史数据进行细致的分析和模型建立，通过将客户的多个维度信息进行权重评估并变成得分卡的形式，进而对未来客户的风险程度进行精准过滤，从而为金融机构和企业提供可靠信用风险评估的依据。
一般来说，评分卡模型中会有多个变量作为考察维度，比如说客户的年龄、性别、职业、信用纪录、社会评价、资产、暴露于风险的程度等等。
三、基于机器学习的模型基于机器学习的模型是一种新兴的信用风险评估方法。
它是基于大数据和机器学习技术，利用人工神经网络、逻辑回归、支持向量机等算法进行建模，并将模型应用于信用评估中。
当然，这种模型的建立需要考虑到多个维度的因素，如特征选择、数据预处理、模型选择、交叉验证等等。
综上所述，信用评估是贷款和投资等金融和商业活动中最为关键的环节之一。
而要对借款人或投资者的信用状况进行评估，我们需要使用一些有效的模型方法。
当前常见的信用风险评估模型包括德文-肯德尔模型、评分卡模型、基于机器学习的模型等等，每种方法都有其优点和局限性，对于不同的金融机构或企业而言，选择合适的模型方法非常重要。
基于机器学习算法的信用评估模型研究
基于机器学习算法的信用评估模型研究一、引言信用评估是评估个人或企业信用状况的过程，它对于金融机构、商业合作伙伴及个人信用借贷具有重要意义。
随着机器学习算法的发展和应用，基于机器学习算法的信用评估模型逐渐成为研究的热点领域。
本文旨在探讨基于机器学习算法的信用评估模型的研究现状、方法以及应用。
二、信用评估模型的研究现状在过去的几十年中，人们使用传统的统计方法和规则来评估个人或企业的信用。
然而，这些方法局限于对特定数据点的分析，无法准确地预测信用风险。
随着机器学习算法的出现，人们开始探索使用机器学习算法来构建更精确的信用评估模型。
目前，基于机器学习算法的信用评估模型主要包括以下几种方法：逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林和神经网络。
这些方法可以根据提供的历史信用数据进行训练，并生成一个预测模型，根据新的信用数据进行信用评估。
三、基于机器学习算法的信用评估模型方法1. 逻辑回归逻辑回归是一种常用的分类算法，在信用评估中得到广泛应用。
该方法通过拟合数据集上的线性回归模型，并将输出结果映射到0和1的概率范围内。
逻辑回归模型可以根据变量的权重对个人或企业进行信用评估。
2. 决策树决策树是一种基于树结构的分类算法，它通过将数据集划分为不同的子集，并根据属性值做出分类决策。
在信用评估中，决策树可以根据属性特征对个人或企业进行信用风险分类。
3. 支持向量机支持向量机是一种常用的分类算法，它通过构建一个最优超平面来实现数据的分类。
在信用评估中，支持向量机可以将个人或企业分为不同的信用类别。
4. 随机森林随机森林是一种基于决策树集成的分类算法，它通过随机选择数据的子集和特征的子集来构建多个决策树。
在信用评估中，随机森林可以提高模型的准确性和鲁棒性。
5. 神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元网络的分类算法，它可以通过不断调整权重和阈值来优化模型的性能。
在信用评估中，神经网络可以学习和提取特征，实现对个人或企业的信用评估。
机器学习模型在金融风险预测中的应用案例分析
机器学习模型在金融风险预测中的应用案例分析引言：金融风险预测一直是金融领域中的重要问题，准确的风险预测可以帮助金融机构制定合理的风险管理策略，降低风险损失。
近年来，随着机器学习技术的快速发展，越来越多的金融机构开始运用机器学习模型来进行风险预测。
本文将通过分析几个实际案例，探讨机器学习模型在金融风险预测中的应用。
案例一：信用风险预测信用风险是指贷款人违约或逾期还款的风险。
传统的信用评估方法通常基于统计模型，如逻辑回归等。
然而，这些方法往往忽略了大量的非线性关系，导致预测精度不高。
而机器学习模型可以通过学习大量的原始数据和复杂的非线性关系，提高信用风险预测的准确性。
以某银行为例，该银行使用机器学习模型来预测贷款人的违约概率。
首先，该银行收集了大量的借款人信息，如年龄、收入、负债等。
然后，利用这些数据训练了一个支持向量机（Support Vector Machine，SVM）模型。
该模型能够学习出一个超平面，将正常借款人和违约借款人分开。
最后，通过输入新的借款人信息，机器学习模型可以预测出该借款人的违约概率。
通过该模型的使用，银行可以更准确地评估借款人的信用风险，制定相应的贷款策略。
案例二：市场风险预测市场风险是指金融市场价格波动带来的风险。
预测市场风险是金融机构制定投资策略和风险管理的重要依据。
传统的方法通常基于统计模型，如时间序列模型，但这些方法对于复杂的市场动态往往无法进行准确预测。
以某投资公司为例，该公司运用机器学习模型预测股票价格波动。
首先，该公司收集了大量的与股票相关的因素，如市场指数、公司财务指标等。
然后，利用这些数据训练了一个随机森林（Random Forest）模型。
该模型通过学习大量的历史数据和各个因素的关系，能够准确地预测股票价格的波动。
最后，通过输入新的因素数据，机器学习模型可以预测出未来的股票价格走势。
通过该模型的使用，投资公司能够制定更合理的买卖策略，降低市场风险。
案例三：欺诈检测欺诈行为是金融领域中常见的问题，传统的欺诈检测方法主要依赖于规则和人工经验，但往往无法捕捉到复杂的欺诈模式。
基于人工智能的信用风险评估模型
基于人工智能的信用风险评估模型随着金融科技的快速发展，人工智能技术在金融领域的应用越来越广泛，其中之一就是信用风险评估模型。
信用风险评估是金融机构在贷款、融资等业务中必须面对的挑战之一，传统的评估方法往往存在着信息不对称、人工操作繁琐等问题。
而基于人工智能的信用风险评估模型则可以通过大数据分析和机器学习等技术手段来提高评估效率和准确性。
基于人工智能的信用风险评估模型主要通过数据挖掘和机器学习算法来分析借款人或企业的信息，从而预测其未来还款能力和违约概率。
首先，该模型会收集大量借款人或企业相关数据，包括个人资料、财务状况、征信记录等。
然后，通过数据挖掘技术对这些数据进行处理和分析，提取出与信用风险相关的特征。
在特征提取阶段，基于人工智能的信用风险评估模型可以利用自然语言处理技术对借款人或企业的文本信息进行分析，识别出关键词和情感倾向，从而了解其信用状况。
同时，该模型还可以利用图像处理技术对借款人或企业的照片、营业执照等图像信息进行分析，识别出潜在的信用风险因素。
接下来，基于人工智能的信用风险评估模型会利用机器学习算法对提取出的特征进行建模和预测。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以通过训练集和测试集来学习和优化模型参数，从而提高评估结果的准确性。
在建立信用风险评估模型时，数据质量是一个关键因素。
基于人工智能的信用风险评估模型需要大量高质量、真实可靠且具有代表性的数据才能取得良好效果。
因此，在数据收集和预处理阶段需要严格筛选数据源，并进行数据清洗和特征选择等工作。
除了数据质量外，算法选择也是建立高质量信用风险评估模型不可忽视的因素。
不同的算法适用于不同的数据类型和问题场景。
因此，在建立模型前需要对数据进行充分分析和了解，选择适用于该问题的算法。
基于人工智能的信用风险评估模型在金融领域已经取得了一定的应用成果。
例如，在互联网金融领域，一些平台已经开始使用该模型来评估借款人的信用风险，从而提高贷款审核效率和准确性。
基于机器学习的信用风险评估模型构建研究
基于机器学习的信用风险评估模型构建研究信用风险评估一直是金融行业中的一个重要课题，因为准确评估个人或企业的信用风险可以帮助金融机构做出明智的决策，减少坏账的风险。
随着技术的进步，机器学习作为一种强大的工具，在信用风险评估领域发挥着越来越重要的作用。
本文将探讨基于机器学习的信用风险评估模型的构建研究。
一、引言信用评估是金融机构决策的重要依据之一。
传统的信用评估模型主要基于人工经验和统计分析，其局限性在于无法捕捉复杂的非线性关系及高维信息。
而机器学习作为一种能从大量数据中学习规律并做出预测的算法，为信用风险评估提供了新的思路。
二、数据预处理数据预处理对于构建可靠的机器学习模型至关重要。
在信用风险评估中，我们常常需要处理大量的结构化和非结构化数据。
首先，我们需要清洗数据，去除重复和缺失值，消除数据中的噪声。
接下来，我们需要进行特征选择，选择与信用风险相关的特征，并对特征进行归一化处理，以确保模型对各个特征的权重能够准确计算。
三、特征选择特征选择是信用风险评估模型构建中的关键环节，它直接影响模型的性能和预测结果。
在特征选择过程中，我们需要考虑以下几个因素：首先，必须选择与信用风险密切相关的特征，例如个人的收入水平、负债情况、工作稳定性等。
其次，我们需要考虑特征之间的相关性，避免选择高度相关的特征。
最后，我们还需要考虑特征的稀疏性，尽量选择那些具有较高信息量的特征，以提高模型的泛化能力。
四、模型选择在信用风险评估模型的构建中，我们可以选择多种机器学习算法，例如逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等。
每种算法都有其独特的优势和适用场景。
在模型选择时，我们需要根据数据的特点、问题的需求以及时间和计算资源的限制来确定最合适的算法。
此外，我们还可以考虑多模型融合的方式，将多个模型的预测结果进行组合，提高预测的准确性和稳定性。
五、模型训练与评估在模型训练阶段，我们需要将数据集划分为训练集和测试集。
用训练集对模型进行训练，并通过在测试集上的表现评估模型的性能。
基于机器学习的金融信用风险评估模型及其应用
基于机器学习的金融信用风险评估模型及其应用随着金融技术的不断进步，金融信用风险评估模型也在逐渐普及和应用。
其中，基于机器学习的金融信用风险评估模型成为了一种比较流行的方法。
本文将从机器学习的基本概念入手，介绍基于机器学习的金融信用风险评估模型的原理、技术路线以及应用现状，并探讨未来的发展方向。
一、机器学习基础概念机器学习是一种能够从数据中自动学习和识别模式的算法。
与传统的规则型算法不同，机器学习算法不需要手动编写规则，而是在数据中自动学习模型。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习三种，其中监督学习是应用最广泛的一种。
监督学习指利用已知的数据和标签训练出一个模型，然后使用这个模型来预测未知数据的标签。
这个过程可以被看作是将一个函数映射从输入空间映射到输出空间的过程，也被称为分类问题。
在金融领域，常见的监督学习算法包括决策树、K-近邻、支持向量机和神经网络等。
二、基于机器学习的金融信用风险评估模型原理传统的金融信用风险评估模型主要依赖于信用档案、征信报告等静态信息，而基于机器学习的金融信用风险评估模型则能够结合更多复杂变量来进行预测，从而提高了预测准确性。
具体来说，金融信用风险评估模型基于机器学习的评估过程可以分为以下几个步骤：1、数据获取：获取包括个人基本信息、信用卡逾期情况、借贷记录以及其他相关信息的数据；2、数据清洗和预处理：对数据进行清洗和筛选，去除无效数据和异常值，统一数据格式等；3、特征工程：提取特征变量，例如对收入、年龄、工作经验等各个维度的变量进行衍生和组合；4、特征选择：通过特征选择算法，去除对预测结果影响较小的特征变量，提高模型效率和精度；5、模型选择：在经过数据处理和特征选择后，根据具体情况选择适合的机器学习算法和模型；6、训练模型：通过已知的数据和标签，训练模型参数；7、模型评估：使用新的数据集来评估模型的性能；8、参数调优：对模型进行参数调优，提高模型性能；9、模型部署：将训练好的模型应用于实际场景中，完成金融信用风险评估。
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机器学习算法信用风险预测模型作者：刘厚钦来源：《微型电脑应用》2019年第02期摘要：由于近年来我国经济的急速飞腾，银行业务蓬勃发展。
信贷业务是银行的主流业务之一，但是如何评价借款人的信用风险已经成为当今互联网金融行业的热门课题之一，日益受到人们的注意。
自2013年我国征信系统启动以来，信贷业务的主动风险控制一直是我国金融领域研究的热门话题之一。
其本质为将客户准确的划分为信誉客户以及非信誉客户。
而随着当代计算机业务的迅猛发展，机器学习算法逐渐在金融领域得到普及以及应用，结合机器学习算法中的GBDT算法，利用银行客户的基本信息、流水记录、用户检测信息以及用户检测量表等相关数据，进行综合评定。
最后结合算法给出实例进行相关分析。
关键词： GBDT算法;机器学习;信用风险中图分类号： TP311文献标志码： AAbstract： Due to the rapid development of the domestic financial industry in recent years， the banking business is booming. Credit business is one of the bank's mainstream businesses， but how to evaluate the borrower's credit risk has become one of the hot topics in the Internet finance industry today， and is increasingly attracting the attention of the contemporary. Since China's credit system was launched in 2013， active risk control of credit business has been one of the hot topics in the field of financial research in China. Its essence is to accurately divide customers into credit customers and non-credit customers. With the rapid development of the contemporary computer business， machine learning algorithms have been gaining popularity and application in the financial field. Therefore，this paper combines the basic information， flow records， user detection information， and user detection amount of the bank's customer with the GBDT algorithm in the machine learning algorithm to give a comprehensive assessment. Finally， combined with the algorithm， several examples are given for the correlation analysis.Key words： GBDT algorithm; Machine learning; Credit risk0 引言由于近年来国内金融行业的迅猛发展，伴随着我国经济的急速飞腾，银行业务蓬勃发展。
信贷业务是银行的主流业务之一，但是如何评价借款人的信用风险已经成为当今互联网金融行业的热门课题之一，日益受到当代人的注意。
银行客户信用风险评估问题其本质为一个分类为题，也就是将现有的银行用户划分为信誉用户与非信誉用户的过程。
从其发展历程来看，大致可以分为3个阶段，朴素分析阶段、概率分析阶段、人工智能阶段[1]。
朴素分析阶段主要为概率学应用于经济领域之前的所有银行借贷阶段;概率阶段是指概率学运用到银行金融领域开始直到人工智能在金融领域应用而结束[2]，此阶段在我国主要是指上个世纪五十年代本世纪初。
第三阶段也就是现阶段，主要是指人工智能在信用评估中的应用，此阶段从本世纪初开始直到现在[3]。
從国际角度讲，消费者的信用评分美国的理论以及实际最为具有参考价值，其中例如Equifax公司[4]，该公司每天可以提供数百万份的消费者信用分析报告。
同时从信贷领域将，美国信贷业务发展较为成熟，以上个世纪七十年代为例，美国信用卡发展达到了极致，甚至有的银行为了抢占市场，直接将信用卡寄到相应的用户家中。
另一方面，从风险控制角度讲，风险控制可以分为主动风险控制以及被动风险控制两种，被动风险控制一般是指，信贷客户违约后进行的催收行为;主动风险控制则是通过事先的机制确立客户是否有偿还能力以及偿还意愿[5]。
在我国，由于征信体系与2013年才开始正式推动以及建立，因此，在此领域属于起步较晚的国家之一，对于现代交易环境而言，信用体系是一种建立在客户稳定偿还能力上的不用立即支付即可享有相应服务的行为。
故风险预测是银行发放贷款的重要参考之一[6]。
文献法：本文利用图书馆、网络以及数字图书馆等资源，搜集关于金融以及机器学习的相关资料相关资料，调查机器学习在金融领域应用的的相关理论，为本文写作提供理论基础。
实例分析法：根据模型，对于实际情况进行模拟以及分析，通过对于实际情况的模拟，说明论文的合理性。
为该机器学习算法提供现实基础。
论证法：对于本文用到的相关算法以及部分公式给出推到过程，为本文研究提供数据支撑。
1 数据预处理将判断客户是否有潜在违约风险的数据分为两个类型，一个为静态数据类型，其主要包含用户基本情况以及用户检测量表;另一类为动态数据，其主要包含客户的银行信息记录（如流水信息，基本信用信息），第三方支付记录等。
其中动态信息随着客户的时时状态而发生改变，其具体情况如表1所示。
用户向相关金融机构申请贷款时，需提交自己相关信息，相关平台利用用户提供的信息进行建模。
如果相关信息缺失，则通过清洗或者变换的形式将所有信息补充完整。
此过程预计占用整个工作流程的80%以上的时间，因为整个数学模型的基础建立在正确的數据处理上，如果相关数据失真，那么整个机器学习进行的最终判定也将会失真。
2 算法比较1）回归算法自从高斯提出最小二乘法以来，回归分析的应用也越来越为广泛，在我们日常的生活领域，基本上很难找不用它的领域。
自从1969年设立诺贝尔经济学奖以来，大部分的获奖者都是统计学家、数学家或者计量学家，获奖成果也大多与回归分析相关。
从理论角度看，回归分析大致可以分为三个阶段即理论模型构建、数据采集阶段、参数估计与模型校验阶段以及模型应用阶段。
本次研究，根据数据特点，可以选用比较成熟的的回归算法：带虚拟变量的回归模型最为本次模型构建。
为式（1）。
其中D为虚拟变量，可以表示性别学历等相关信息，例如D2可以表示性别，当D2=1时，定义为女性;当D2=0时定义为男性。
2）GBDT算法本次设计采用机器学习算法中比较常见的GBDT算法，其基础原理为迭代法。
具体实施为在迭代过程中，通过改变样本的权重，学习多个分类其，并且将其进行线性组合，从而提升算法的准确率。
GBDT算法是集成学习算法Boosting下的一个分支学习算法，与传统学习算法（如Adaboost算法）不同的是，GBDT算法使用向前分布算法，并且使用CATR回归树模型进行相关的学习[7]。
其基础原理为，假设f（x）表示学习器的相关函数，则ft-1（x）表示前一轮得到的强学习器，则损失函数以L（y，ft-1（x））表示，那么最终该算法的目标为，找到弱学习器ht （x）使得损失函数L（y，ft-1（x））=L（y，ft-1（x）+ht（x））最小。
举例来说，假设银行有100个实际违约客户，首先用80个去拟合，发现漏掉20个，这时用12个去拟合剩下的人员，发现还差8个，随后继续用8个拟合，知道差距越来越小，每次拟合过程中，都会逐步逼近真实数据，误差逐渐减小[9]。
根据GBDT算法原理，可以了解到，该算法的核心问题为寻找到一个适当的方法来表示拟合函数，故本文采用由米尔顿.弗利德曼提出的负梯度算法来进行相关计算。
3）算法比较比较带虚拟变量的回归算法与GBDT两种算法，可以看出回归算法的优势在于模型建立简单方便，同时根据银行所搜集到的数据可以更为方便的增加或者减少相关参数（即D 值），另一方面，从理论角度讲，只要参数选择合理，数据充足回归算法可以精确的预测出客户的信用等级，对原始数据要求较高。
相比于回归算法，GBDT算法相对复杂，但是对于原始数据的要求较低。
在科学研究时，一般能够用简单方法解决问题时，尽量不用复杂方法但是在实际应用中，银行因为现实因素，搜集到的客户信息往往并非十分确切，所以最终根据银行提供的数据情况来看，选择后者GBDT算法建立本次模型。
3 算法实现本文采用的基本机器学习的具体算法为：设集体样本为最大迭代次数N，损失函数L。
最终输出的学习器为，f（x）。
则初始学习器表示为式（2）。
迭代后（N=1，2，3，4，…，N）有：1）对于样本i=1，2，3，…，m的负梯度计算为式（3）。
2）利用CART回归树，得到第N颗回归树且对应的子节点区域为，J表示对应回归树的叶子节点个数。
3）对于叶子区域计算最佳拟合值。
4）升级版学习器为式（4）。
故可以得到最终的学习器f（x）表达式为式（5）。
4 用户分类以及情景模拟用户分类，根据客户信息以及相关算法信息，可以将客户划分为4个类别：1）本身是信誉客户，模型判断也为信誉客户，记作TN2）本身是信誉客户，模型判断为非信誉客户，记作FP;3）本文为非信誉客户，但是模型判断为信誉客户记作作FN4）本身是非信誉客户，模型判断也为非信誉客户记作TP。
其具体划分如下表2所示。
故现有基本特征如下的银行客户样本：1）如果用户信用记录有超过60天逾期行为，则记作Y=1;否则记作Y=0;如某银行内有50 000名客户，而逾期的用户为3 000名，且3 000名非信誉用户符合随机分布原则。
2）用户信息：特征时间主要包含用户所有的动态信息，其中包含前文提及的银行流水记录以及金融信息记录。
同时也包含用户检测3个量表的相关结果均已经处理齐全。
方案A，将所有贷款申请用户平均分为10组，每组5 000人，且每组包含300个非信誉客户;方案B，根据模型可以计算的用户违约概率，将每个用户违约的概率记作P，则根据P 值，将客户从大到小顺序，然后分成十个组，每组5 000人。