侯浩鑫，赵志红

（北京理工大学珠海学院，广东 珠海 519088）

1 引言

随着互联网金融行业的兴起，银行和贷款机构通过互联网为有贷款需求的客户提供线上金融服务。在带来更好服务体验的同时，也存在着诸多信用风险问题，急需建立信贷风险检测模型提高风控水平。根据信贷客户还款的具体情况，将客户分为正常和逾期两种类型。以三个月的时间作为观察窗口，还款连续逾期三个月的，判定为逾期客户；其余正常还款情况的，为正常客户。通过采用机器学习和统计方法得出的信用检测模型，能够较为准确地预测个人未来的信用表现，估计每笔信贷是否逾期，方便银行提前预知可能存在的风险。

现代治理理论与实践表明，多元主体的有效协作配合，是推进国家治理现代化的有效路径。在一定意义上可以说，社会组织发展与治理现代化之间的关系，是检验国家治理现代化深度、广度、力度和效力的重要标志。

2 数据预处理

分析来自某贷款机构的历史业务数据，包含贷款基本表、报告主表、贷款记录、贷记卡记录、信用提示、未销户贷记卡和未结清贷款信息汇总、逾期信息汇总、查询记录汇总、信贷审批查询记录明细、贷款特殊交易、透支记录、诈骗记录等12个数据集，涉及3万名客户和100多个特征，数据预处理较复杂，需尽量减少信息损失。

为了获得更好的训练数据特征，通过特征工程将原始数据转换成模型训练数据，使得机器学习模型逼近这个上限，提高模型性能。……