论文研究 - 基于套索变量选择的Logistic和SVM信用评分模型

影响个人信用的因素很多。 将套索技术引入个人信用评估，分别建立套索逻辑，套索支持向量机和组套索逻辑模型。 变量选择和参数估计也同时进行。 根据某贷款平台的个人信用数据集，可以通过实验得出结论，与全变量Logistic模型和逐步Logistic模型相比，Group Lasso-Logistic模型的变量选择能力最强，其次是套索物流和套索SVM。 这三个基于套索变量选择的模型都具有比逐步选择更好的过滤能力。 同时，组套索逻辑模型可以消除或保留相关的虚拟变量作为一个组，以方便模型解释。 在预测准确性方面，Lasso-SVM在训练集中对默认用户的预测准确性最高，而在测试集中，Group Lasso-l