42、个人信用评分与海上电磁频谱监测技术解析

个人信用评分与海上电磁频谱监测技术解析

个人信用评分：基于弹性网络惩罚的逻辑回归模型

在当今经济快速发展、大众消费观念转变的背景下，信贷规模迅速扩张，随之而来的是信用风险的增加。个人信贷因其金额大、成本高和信息不对称等特点，近年来受到广泛关注。金融机构急需一种可靠的个人信用评分模型，以进行量化风险管理，做出决策并降低信贷损失。

目前，信用评分模型的研究主要分为两类：一类基于机器学习方法，如支持向量机、决策树和神经网络；另一类基于统计模型，如多元线性回归、线性判别分析和逻辑回归。机器学习方法虽能较好地拟合数据、提高预测准确性，但存在计算量大、解释不便的问题；统计模型结构简单、易于解释，在实际应用中更受青睐。逻辑回归作为经典的统计模型，应用广泛，但传统逻辑回归难以解决多重共线性问题。

为改进传统逻辑回归模型，人们引入了惩罚技术。例如，岭回归通过限制系数的L2范数来最小化残差平方和，但会保留所有特征，缺乏简洁性；Lasso则对回归系数施加L1惩罚，倾向于选择部分特征而忽略其他特征；弹性网络结合了岭回归和Lasso的惩罚，既能实现变量选择，又能消除极端相关性导致的退化和过度简化问题，适用于解释具有更多变量的多重共线性问题。

本文提出了基于弹性网络惩罚的逻辑回归模型（LR - EN）用于个人信用评分，并以德国银行个人信用数据为例进行实证分析。
- 数据描述 ：德国银行个人信用数据包含1000条记录，有20个属性，其中700个“好”客户和300个“坏”客户。7个连续数值属性包括贷款期限、信用额度等；13个分类属性包括现有支票账户状态、信用历史等。为使数据适用于无法处理分类变量的算法，对原始数据进行了编辑，编辑后的数据包含24