基于神经网络和Logistic回归的混合信用卡评分模型

简介：
本研究提出了一种结合神经网络与Logistic回归的信用卡评分混合模型，旨在提升信用评估准确性及效率，为信贷决策提供有力支持。 在现代金融领域，信用卡评分是评估申请人偿还能力的重要工具之一。传统的信用卡评分方法主要依赖于Logistic回归模型进行风险预测。然而，由于该模型假设数据具有线性关系，并且对变量间的相互作用也做出线性的假定，在处理复杂、非线性关系的数据时可能不够准确。 为了克服这一限制，研究者开始探索将神经网络与传统Logistic回归结合的方法——混合信用卡评分模型。这种模型利用了神经网络在捕捉复杂数据模式方面的优势，并保留了Logistic回归的可解释性和简单结构。 具体来说： 1. **数据预处理**：收集和清洗申请人的相关数据，包括个人基本信息、信用历史等。 2. **神经网络训练**：通过选择合适的网络架构并使用训练集进行学习，使模型能够捕捉到复杂的数据特征。 3. **特征提取与降维**：利用神经网络的隐藏层输出作为新的高阶特征输入给Logistic回归模型。 4. **风险评分预测**：将经过处理后的高级别抽象信息送入Logistic回归模型中以进行最终的风险评估。 通过这一混合策略，该方法能够更准确地识别潜在客户的风险水平，在保持可解释性的同时提高了预测的准确性。这不仅有助于银行更好地控制信用卡业务中的财务风险，还支持了更为精准和有效的市场拓展战略。