發(fā)布時間：2020-10-29 13:25

　　 網(wǎng)絡(luò)貸款用戶的信用評估問題對互聯(lián)網(wǎng)借貸公司有著非常重要的意義,本文嘗試?yán)�用用戶特征預(yù)測用戶未來的負(fù)債情況,以對現(xiàn)階段信用評估問題做出新的貢獻(xiàn)。線性回歸方法是最經(jīng)典的統(tǒng)計方法之一,直到今天仍有很多新的改進(jìn)與探討。本文將利用線性回歸模型對用戶的未來負(fù)債進(jìn)行預(yù)測并探討幾種方法的優(yōu)劣對比。在進(jìn)行多元回歸時,多重共線性會導(dǎo)致模型出現(xiàn)很多問題,為減小或消除多重共線性帶來的影響,本文主要介紹了傳統(tǒng)的有偏估計方法與機(jī)器學(xué)習(xí)方法,研究內(nèi)容可主要分為以下幾個部分:首先,簡單回顧了最小二乘法與多重共線性對其造成的影響,并介紹了負(fù)債分析的含義、作用及可行性。然后,分兩部分分別介紹了用于建立線性回歸模型的有偏估計方法和機(jī)器學(xué)習(xí)方法:Liu估計,主成分估計和Lasso估計,支持向量回歸機(jī)和XGBoost模型。分別討論了這些方法的相關(guān)理論、實現(xiàn)過程以及它們改善多重共線性的原理。最后,獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析,取2018年5月數(shù)據(jù)預(yù)測用戶8月的負(fù)債借款情況,得到預(yù)測結(jié)果并對比幾種方法在該情況下的適用性與優(yōu)劣性,最后給出結(jié)論。本文針對負(fù)債分析問題,對比了幾種線性回歸算法的預(yù)測效果,為今后的應(yīng)用提供了實例與依據(jù)。
【學(xué)位單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：C81
【部分圖文】：

圖 3-1 lasso 估計與嶺估計的對比 3-1 表示的是當(dāng)只有兩個參數(shù)時，lasso 估計(左)與嶺估計(右)中誤差形狀。殘差平方和是以最小二乘估計為中心的橢圓輪廓。以原點為域分別是 lasso 與嶺估計的約束區(qū)域1 2 + t和2 21 2 + t. 系數(shù)影所示的約束區(qū)域內(nèi)，那么最先接觸到陰影部分的點就是符合最小的點。Lasso 與嶺估計的主要區(qū)別是 lasso 估計的約束區(qū)域是有頂點輪廓與菱形約束的邊相切時，其余情況該最小誤差平方和的點大多頂點，也就是說這時其中一個自變量系數(shù)(即圖 3-1 情況中的1 )取值lasso 估計在計算符合條件的最優(yōu)參數(shù)的同時也完成了特征選擇的工作(3-28)也可寫成懲罰函數(shù)表示的形式201 1 11arg min2Np plassoi ij j ji j jy x + 現(xiàn)，lasso 估計的懲罰函數(shù)是在最小二乘估計的懲罰函數(shù)上增加了一pj .

圖 3-1 lasso 估計與嶺估計的對比 3-1 表示的是當(dāng)只有兩個參數(shù)時，lasso 估計(左)與嶺估計(右)中誤差形狀。殘差平方和是以最小二乘估計為中心的橢圓輪廓。以原點為域分別是 lasso 與嶺估計的約束區(qū)域1 2 + t和2 21 2 + t. 系數(shù)影所示的約束區(qū)域內(nèi)，那么最先接觸到陰影部分的點就是符合最小的點。Lasso 與嶺估計的主要區(qū)別是 lasso 估計的約束區(qū)域是有頂點輪廓與菱形約束的邊相切時，其余情況該最小誤差平方和的點大多頂點，也就是說這時其中一個自變量系數(shù)(即圖 3-1 情況中的1 )取值lasso 估計在計算符合條件的最優(yōu)參數(shù)的同時也完成了特征選擇的工作(3-28)也可寫成懲罰函數(shù)表示的形式201 1 11arg min2Np plassoi ij j ji j jy x + 現(xiàn)，lasso 估計的懲罰函數(shù)是在最小二乘估計的懲罰函數(shù)上增加了一pj .

是構(gòu)建 X 來估計Y .如圖 3-2 所示，該算法從0 0開始，這度更小，相似程度更大，也就是( ) ( )1 0 2 0c c , 故沿1x 方向逼1 0 1 1 + x擇算法中，會取1 使得1 等于 y 在 方向上的投影；在向前梯度于某個固定的較小的步長 . 而在此算法中，令 ( ) ( 1 1 2 1c c 令2 1 2 2 + u, 其中2u 表示1x 和2x 角平分線方向的單位向量。接受的程度時結(jié)束，求得估計參數(shù) .
【相似文獻(xiàn)】

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3 韓存;毛劍芬;;多重共線性問題及其補(bǔ)救措施[J];統(tǒng)計與決策;2008年09期

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本文編號：2860961