基于LSTM的双层贷款风险预测模型复现与优化

本文聚焦于基于长短时记忆网络（LSTM）的双层贷款违约风险预测模型的复现与优化。通过对现有模型的分析，我们致力于提高预测准确性，更有效地识别潜在的贷款违约风险。首先，我们深入剖析了LSTM在金融领域的应用，并探讨了其在贷款违约预测中的优势。随后，我们详细介绍了双层模型的结构，并阐述了每一层的功能和作用。在复现的过程中，我们注重模型参数的调整以及数据集的合理选择，以提高整体性能。此外，我们还结合实际案例对模型的预测结果进行了验证，验证结果表明，经过优化的双层贷款违约风险预测模型在实际应用中表现出色。最后，本文总结了复现过程中的经验教训，并对未来进一步优化模型的方向提出了建议。