基于Boosting算法的个人信用评分研究
这是一篇关于信用评分,随机森林,XGBoost,CatBoost的论文, 主要内容为信用评分被广泛应用于各行各业。银行根据客户的信用评分来决定是否发放贷款和信用卡,并相应调整额度。在各大电商平台中,客户的信用评分也会影响他们所能获得的额度。信用评分不仅在商业领域发挥作用,而且在国家信用体系建设中也起着重要作用。信用评分可以是连续变量的预测,也可以是定序变量的分类,例如常见的二分类和三分类问题。对于分类问题,早期可以使用多元线性判别模型等一系列方法来解决。随着研究的进步,越来越多的方法也涌现出来,如逻辑回归、早期的神经网络、支持向量机、决策树以及基于决策树的各种树模型,例如随机森林等。近年来,随着计算机算力的巨大提升和数据量的暴增,信用评分这一分类问题也有了更多的解决方法。各种机器学习和深度学习算法在处理真实数据集的分类问题上表现出色。本文以经典的逻辑回归模型作为基准模型,与随机森林模型、较新的算法XGBoost和CatBoost进行比较,以AUC、K-S值、PSI值和平衡准确率(简称BA)作为主要评价指标。本文使用了Kaggle上公开的数据集,并采用4:1的训练集测试集划分比例,建模过程基于R实现。下面是建模的过程和结果。首先,建立了随机森林模型对信用评分数据集进行分类。由于随机森林模型对参数较为敏感,利用10折交叉验证网格搜索来进行参数搜索。搜索的参数为mtry和ntree,搜索时长为10088.3秒,最优参数为mtry=5,ntree=1000。使用搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.8785,K-S=0.63,PSI=0.01,BA=0.8308。相较于逻辑回归模型,AUC提升了11.08%。其次,建立了XGBoost模型对信用评分数据集进行分类。利用5折交叉验证网格搜索进行搜索,搜索参数及最优结果为nrounds=200,max＿depth=9,eta=0.05,min＿child＿weight=0.7,subsamp=0.8,搜索时长为13248.26s。以搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.897,K-S=0.67,PSI=0.03,BA=0.83,AUC较逻辑回归模型的提升了13.43%。最后,建立了CatBoost模型对信用评分数据集进行分类。利用5折交叉验证网格搜索进行搜索,搜索参数及结果为depth=8,learningrate=0.05,iterations=400。以搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.8196,K-S=0.61,PSI=0.02,BA=0.8196,AUC较逻辑回归模型的提升了3.63%。论文的结论为:在仅考虑模型的分类准确率时,XGBoost模型与随机森林模型效果基本一致,CatBoost模型效果次之,逻辑回归效果最差。但XGBoost模型过拟合现象较严重,综合来说随机森林模型效果最好。
基于深度学习的电商虚假评论识别方法研究
这是一篇关于虚假评论,深度学习,孪生网络,CatBoost的论文, 主要内容为随着移动互联网和智能设备的进一步普及,电子商务快速发展并深入到人们的日常生活,消费者在消费决策中越来越依赖于在线评论,虚假评论成为了不法商家利用信息不对称谋取利益的重要工具。虚假评论的泛滥不仅破坏了电子商务市场的公平竞争秩序,也对消费者的购物体验以及对电商平台的信任度产生负面影响。因此,虚假评论成为了电子商务研究的一大热点。然而,现有的虚假评论识别模型不能很好地提取评论文本特征,也未能充分考虑评论文本特征和行为特征的关联性,对虚假评论的识别效果有待提升。对此,本文通过知识图谱分析软件Citespace对文献进行梳理和分析,提出了基于三重态卷积孪生网络和CatBoost的虚假评论模型CNN-Tri BERT-CatBoost。首先,通过BERT预训练模型引入外部信息,生成能反映上下文信息的评论词向量。然后基于孪生网络进行改进,提出三重态卷积孪生网络增强词向量的语义表达能力,通过提高标签相同的词向量之间的相似度,降低标签相异的词向量之间的相似度,从而从语义相似度的角度增强后续模型的识别性能。最后通过CatBoost模型对文本特征和行为特征进行特征组合后分类,从而进行对虚假评论的识别。在大众点评数据集上的对比实验结果表明,本文模型的F1、AUC、准确率、精准率、召回率分别达到0.7961、0.9273、0.8620、0.8528、0.7469,在对比模型中获得了4个评价指标的最优。比现有的Text CNN、Text RNN、attention Text RNN、Text RCNN、Fast Text、DPCNN、Transform等深度学习模型在F1值上分别提高了7.6、16.3、5.2、3.2、7.9、5.0、6.8个百分点。此外,本文还通过对比不同结构的模型,证明了该模型改进的有效性。图[32]表[12]参[91]
基于深度学习的电商虚假评论识别方法研究
这是一篇关于虚假评论,深度学习,孪生网络,CatBoost的论文, 主要内容为随着移动互联网和智能设备的进一步普及,电子商务快速发展并深入到人们的日常生活,消费者在消费决策中越来越依赖于在线评论,虚假评论成为了不法商家利用信息不对称谋取利益的重要工具。虚假评论的泛滥不仅破坏了电子商务市场的公平竞争秩序,也对消费者的购物体验以及对电商平台的信任度产生负面影响。因此,虚假评论成为了电子商务研究的一大热点。然而,现有的虚假评论识别模型不能很好地提取评论文本特征,也未能充分考虑评论文本特征和行为特征的关联性,对虚假评论的识别效果有待提升。对此,本文通过知识图谱分析软件Citespace对文献进行梳理和分析,提出了基于三重态卷积孪生网络和CatBoost的虚假评论模型CNN-Tri BERT-CatBoost。首先,通过BERT预训练模型引入外部信息,生成能反映上下文信息的评论词向量。然后基于孪生网络进行改进,提出三重态卷积孪生网络增强词向量的语义表达能力,通过提高标签相同的词向量之间的相似度,降低标签相异的词向量之间的相似度,从而从语义相似度的角度增强后续模型的识别性能。最后通过CatBoost模型对文本特征和行为特征进行特征组合后分类,从而进行对虚假评论的识别。在大众点评数据集上的对比实验结果表明,本文模型的F1、AUC、准确率、精准率、召回率分别达到0.7961、0.9273、0.8620、0.8528、0.7469,在对比模型中获得了4个评价指标的最优。比现有的Text CNN、Text RNN、attention Text RNN、Text RCNN、Fast Text、DPCNN、Transform等深度学习模型在F1值上分别提高了7.6、16.3、5.2、3.2、7.9、5.0、6.8个百分点。此外,本文还通过对比不同结构的模型,证明了该模型改进的有效性。图[32]表[12]参[91]
基于Boosting算法的个人信用评分研究
这是一篇关于信用评分,随机森林,XGBoost,CatBoost的论文, 主要内容为信用评分被广泛应用于各行各业。银行根据客户的信用评分来决定是否发放贷款和信用卡,并相应调整额度。在各大电商平台中,客户的信用评分也会影响他们所能获得的额度。信用评分不仅在商业领域发挥作用,而且在国家信用体系建设中也起着重要作用。信用评分可以是连续变量的预测,也可以是定序变量的分类,例如常见的二分类和三分类问题。对于分类问题,早期可以使用多元线性判别模型等一系列方法来解决。随着研究的进步,越来越多的方法也涌现出来,如逻辑回归、早期的神经网络、支持向量机、决策树以及基于决策树的各种树模型,例如随机森林等。近年来,随着计算机算力的巨大提升和数据量的暴增,信用评分这一分类问题也有了更多的解决方法。各种机器学习和深度学习算法在处理真实数据集的分类问题上表现出色。本文以经典的逻辑回归模型作为基准模型,与随机森林模型、较新的算法XGBoost和CatBoost进行比较,以AUC、K-S值、PSI值和平衡准确率(简称BA)作为主要评价指标。本文使用了Kaggle上公开的数据集,并采用4:1的训练集测试集划分比例,建模过程基于R实现。下面是建模的过程和结果。首先,建立了随机森林模型对信用评分数据集进行分类。由于随机森林模型对参数较为敏感,利用10折交叉验证网格搜索来进行参数搜索。搜索的参数为mtry和ntree,搜索时长为10088.3秒,最优参数为mtry=5,ntree=1000。使用搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.8785,K-S=0.63,PSI=0.01,BA=0.8308。相较于逻辑回归模型,AUC提升了11.08%。其次,建立了XGBoost模型对信用评分数据集进行分类。利用5折交叉验证网格搜索进行搜索,搜索参数及最优结果为nrounds=200,max＿depth=9,eta=0.05,min＿child＿weight=0.7,subsamp=0.8,搜索时长为13248.26s。以搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.897,K-S=0.67,PSI=0.03,BA=0.83,AUC较逻辑回归模型的提升了13.43%。最后,建立了CatBoost模型对信用评分数据集进行分类。利用5折交叉验证网格搜索进行搜索,搜索参数及结果为depth=8,learningrate=0.05,iterations=400。以搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.8196,K-S=0.61,PSI=0.02,BA=0.8196,AUC较逻辑回归模型的提升了3.63%。论文的结论为:在仅考虑模型的分类准确率时,XGBoost模型与随机森林模型效果基本一致,CatBoost模型效果次之,逻辑回归效果最差。但XGBoost模型过拟合现象较严重,综合来说随机森林模型效果最好。
基于深度学习的电商虚假评论识别方法研究
这是一篇关于虚假评论,深度学习,孪生网络,CatBoost的论文, 主要内容为随着移动互联网和智能设备的进一步普及,电子商务快速发展并深入到人们的日常生活,消费者在消费决策中越来越依赖于在线评论,虚假评论成为了不法商家利用信息不对称谋取利益的重要工具。虚假评论的泛滥不仅破坏了电子商务市场的公平竞争秩序,也对消费者的购物体验以及对电商平台的信任度产生负面影响。因此,虚假评论成为了电子商务研究的一大热点。然而,现有的虚假评论识别模型不能很好地提取评论文本特征,也未能充分考虑评论文本特征和行为特征的关联性,对虚假评论的识别效果有待提升。对此,本文通过知识图谱分析软件Citespace对文献进行梳理和分析,提出了基于三重态卷积孪生网络和CatBoost的虚假评论模型CNN-Tri BERT-CatBoost。首先,通过BERT预训练模型引入外部信息,生成能反映上下文信息的评论词向量。然后基于孪生网络进行改进,提出三重态卷积孪生网络增强词向量的语义表达能力,通过提高标签相同的词向量之间的相似度,降低标签相异的词向量之间的相似度,从而从语义相似度的角度增强后续模型的识别性能。最后通过CatBoost模型对文本特征和行为特征进行特征组合后分类,从而进行对虚假评论的识别。在大众点评数据集上的对比实验结果表明,本文模型的F1、AUC、准确率、精准率、召回率分别达到0.7961、0.9273、0.8620、0.8528、0.7469,在对比模型中获得了4个评价指标的最优。比现有的Text CNN、Text RNN、attention Text RNN、Text RCNN、Fast Text、DPCNN、Transform等深度学习模型在F1值上分别提高了7.6、16.3、5.2、3.2、7.9、5.0、6.8个百分点。此外,本文还通过对比不同结构的模型,证明了该模型改进的有效性。图[32]表[12]参[91]
基于Boosting算法的个人信用评分研究
这是一篇关于信用评分,随机森林,XGBoost,CatBoost的论文, 主要内容为信用评分被广泛应用于各行各业。银行根据客户的信用评分来决定是否发放贷款和信用卡,并相应调整额度。在各大电商平台中,客户的信用评分也会影响他们所能获得的额度。信用评分不仅在商业领域发挥作用,而且在国家信用体系建设中也起着重要作用。信用评分可以是连续变量的预测,也可以是定序变量的分类,例如常见的二分类和三分类问题。对于分类问题,早期可以使用多元线性判别模型等一系列方法来解决。随着研究的进步,越来越多的方法也涌现出来,如逻辑回归、早期的神经网络、支持向量机、决策树以及基于决策树的各种树模型,例如随机森林等。近年来,随着计算机算力的巨大提升和数据量的暴增,信用评分这一分类问题也有了更多的解决方法。各种机器学习和深度学习算法在处理真实数据集的分类问题上表现出色。本文以经典的逻辑回归模型作为基准模型,与随机森林模型、较新的算法XGBoost和CatBoost进行比较,以AUC、K-S值、PSI值和平衡准确率(简称BA)作为主要评价指标。本文使用了Kaggle上公开的数据集,并采用4:1的训练集测试集划分比例,建模过程基于R实现。下面是建模的过程和结果。首先,建立了随机森林模型对信用评分数据集进行分类。由于随机森林模型对参数较为敏感,利用10折交叉验证网格搜索来进行参数搜索。搜索的参数为mtry和ntree,搜索时长为10088.3秒,最优参数为mtry=5,ntree=1000。使用搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.8785,K-S=0.63,PSI=0.01,BA=0.8308。相较于逻辑回归模型,AUC提升了11.08%。其次,建立了XGBoost模型对信用评分数据集进行分类。利用5折交叉验证网格搜索进行搜索,搜索参数及最优结果为nrounds=200,max＿depth=9,eta=0.05,min＿child＿weight=0.7,subsamp=0.8,搜索时长为13248.26s。以搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.897,K-S=0.67,PSI=0.03,BA=0.83,AUC较逻辑回归模型的提升了13.43%。最后,建立了CatBoost模型对信用评分数据集进行分类。利用5折交叉验证网格搜索进行搜索,搜索参数及结果为depth=8,learningrate=0.05,iterations=400。以搜索到的最优参数进行建模,并在测试集上进行评估。结果显示AUC=0.8196,K-S=0.61,PSI=0.02,BA=0.8196,AUC较逻辑回归模型的提升了3.63%。论文的结论为:在仅考虑模型的分类准确率时,XGBoost模型与随机森林模型效果基本一致,CatBoost模型效果次之,逻辑回归效果最差。但XGBoost模型过拟合现象较严重,综合来说随机森林模型效果最好。
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