基于“多层次分类”方法的异常P2P网贷借款识别

基于“多层次分类”方法的异常P2P网贷借款识别标题：基于多层次分类方法的异常P2P网贷借款识别摘要：随着信息技术和互联网的发展，P2P网贷行业快速发展起来，为投资人提供了便捷的借贷方式。然而，由于缺乏监管和风控机制，网贷平台上存在大量的异常借款行为，给投资人带来了巨大的风险。为了减轻投资人的风险，本文提出了基于多层次分类方法的异常P2P网贷借款识别模型。该模型通过构建多个分类器，结合多种特征，实现对异常借款行为的准确识别。实验结果表明，该模型在识别异常借款行为方面具有较高的准确性和稳定性。关键词：P2P网贷、异常借款、风险识别、多层次分类、特征选择1.引言P2P网贷行业以其高效便捷的特点吸引了大量的投资人。然而，由于监管缺位和信息不对称等原因，P2P网贷行业容易出现一些异常借款行为，如恶意逃废债、虚假宣传等。这些异常行为给投资人带来了巨大的风险，严重影响了投资人的利益。因此，开发一种准确、高效的异常P2P网贷借款识别模型对于降低投资人的风险具有重要意义。2.相关工作目前，关于异常P2P网贷借款的研究主要集中在两个方面：一是利用机器学习方法识别异常借款行为，如支持向量机、决策树等；二是利用数据挖掘技术提取异常借款的特征，如用户行为特征、借款需求特征等。3.方法本文提出的异常P2P网贷借款识别模型基于多层次分类方法。模型包括四个主要步骤：特征选择、数据预处理、多层分类构建和模型评估。3.1特征选择特征选择是构建异常借款识别模型的关键步骤。本文采用信息增益和一致性子集评价方法对数据集中的特征进行评估，选取最具区分度的特征作为输入特征。3.2数据预处理数据预处理包括数据清洗、数据标准化和数据平衡三个步骤。数据清洗主要是去除缺失值和异常值等噪声数据；数据标准化可以将不同量纲的特征转化为统一的量纲；数据平衡通过欠采样或过采样等方法使正负样本具有相同的数量。3.3多层分类构建多层分类构建是本文模型的核心。模型采用逐层分类的方式，构建多个分类器。首先，利用决策树算法构建一个基础分类器；然后，根据分类器输出的结果，将异常借款和正常借款样本分别纳入不同的数据集，分别构建下一层的分类器；重复以上过程，直到达到设定的层数为止。3.4模型评估为了评估模型的性能，本文采用准确率、查准率、查全率和F1值等指标进行评估。此外，本文还与其他常用的分类算法进行对比，验证了模型的有效性和稳定性。4.实验结果与分析本文在某P2P网贷平台的借款数据集上进行实验，结果显示，本文提出的异常P2P网贷借款识别模型在识别异常借款行为方面具有较高的准确性和稳定性。与其他常用算法相比，该模型的性能优势明显。5.结论本文提出了一种基于多层次分类方法的异常P2P网贷借款识别模型。该模型通过构建多个分类器，结合多种特征，实现对异常借款行为的准确识别。实验结果表明，该模型在识别异常借款行为方面具有较高的准确性和稳定性。未来的研究可以进一步优化模型，提升其性能和可扩展性。参考文献：[1]Zhang,L.,&Zhang,Z.(2019).AP2Plendingtrustevaluationmodelbasedonrandomforestalgorithm.TheJournalofSupercomputing,75(10),7656-7671.[2]Hu,J.,Wu,G.,&Hu,W.(2020).AP2Plendingfraudidentificationmethodbasedonrandomforestalgorithm.MathematicalProblemsinEngineering,2020.[3]Zeng,J.,Cheng,D.,He,F.,&Liu,Z.(2017).APyrami