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一种考虑不平衡数据分布的消费信用评分的半监督拒绝推理框架( A graph-based semi-supervised reject inference framework considering imbalanced data distribution for consumer credit scoring )
Y Kang N Jia R Cui J Deng
信用评分在中国消费金融行业日益受到关注。传统的方法只使用被接受的申请者样本，而申请者群体也包括被拒绝的申请者，因此容易受到样本选择偏差的影响。拒绝推断是一种推断被拒绝申请者的好/坏标签的技术，它可以克服信用评分中的偏见。然而，以往提出的拒绝推理方法通常忽略了接受数据的不平衡分布，这意味着在大多数实际的消费贷款申请中，好的申请人要比坏的申请人多得多。对拒绝数据的忽视和接受数据的不平衡分布都削弱了现有信用评分模型的性能。在本文中，我们提出了一个新的拒绝推理框架，考虑到数据分布不平衡的消费者信用评分。首先，我们使用一种先进的基于图的半监督学习算法来解决拒绝推理问题，即标签扩散。其次，针对被录取者中好样本和坏样本的不平衡分布，在拒绝推理之前，我们使用改进的合成少数过抽样技术进行不平衡学习。然后，在我们提出的信用评分模型框架中研究了六个二元分类器。最后，我们给出了四个精确实验的结果，以及利用中国一家领先的fintech公司提供的数据进行性能评估的在线a/B测试。实证结果表明，在不同的评估指标下，该框架比传统的评分模型表现得更好，代表了一种促进信用评分研究和改进fintech实践的渐进方法。
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