EasyEnsemble算法在金融风控不均衡数据集建模中的应用  

The Application of EasyEnsemble Algorithm in the Modeling of Financial Risk Control Unbalanced Datasets

作　　者：张青周 高龙 胡颖迪 申晓雪 Zhang Qingzhou;Gao Long;Hu Yingdi;Shen Xiaoxue

机构地区：[1]中原银行

出　　处：《金融科技时代》2023年第1期41-46,共6页FinTech Time

摘　　要：在金融风控领域,不均衡数据集建模是一个常见的问题。文章提出将EasyEnsemble算法应用于金融风控不均衡数据集建模中,以弥补一般欠采样可能损失部分重要分类信息的缺陷。文章所记录的实验是基于Kaggle公开的信用卡客户违约数据集以及真实的金融风控业务场景进行的,实验结果表明,在金融风控不均衡数据集中,相较于XGBoost算法和SMOTE过采样后XGBoost算法,XGBoost-EasyEnsemble算法可以显著提升模型的召回率。

关 键 词：金融风控 不均衡数据集 EasyEnsemble XGBoost 召回率 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论] F832[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]