基于Stacking集成策略的P2P网贷违约风险预警研究

本文以logistic回归、决策树、支持向量机(SVM)作为初级学习器,以SVM作为次级学习器,构建基于Stacking集成策略的评估模型来预测P2P网贷中借款人的违约风险。构建模型时采用10×10折嵌套交叉验证方法以克服交叉学习现象。通过爬虫技术抓取人人贷的交易数据进行的实证研究结果表明,相较单一的logistic回归、决策树或者SVM模型,基于Stacking集成策略的预测模型能显著降低一类错误和二类错误比例,提高预测正确率。本研究对P2P网贷平台的违约风险预警具有应用参考意义。