基于机器学习组合模型的人员信用评分研究

人员信用评分在信用经济领域扮演着基础性的角色，为经济市场的发展和稳定提供了重要支撑。个人信用信息可以通过记录个人行为产生的数据来获取，其中包括个人基本信息、还款能力和还款意愿等方面。个人基本信息主要包括年龄、性别、地区等特征，反映了个人的基本属性；还款能力则涉及资产、工资、社交关系等特征；还款意愿主要考察是否存在违约事件以及违约事件的严重程度等信息。因此，个人信用评估系统以这三个因素为基础，完整地记录了与个人信用违约相关的所有数据内容。对个人信用进行科学合理的预测和评估，为个性化的金融服务提供科学依据，是当前理论与实践面临的重要问题，具有重要的研究价值。本研究选取某股份制商业银行的个人消费信贷行为数据集，运用机器学习算法和组合模型的技术方法，探索科学合理的个人信用评分方法，为消费信贷行业及相关主体的决策提供科学依据。