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基于不平衡样本下Stacking集成方法的贷前风控研究的开题报告
一、研究背景及意义
随着金融科技和互联网金融的不断发展，贷款市场不断壮大，人们可以方便、快捷地借到所需资金。然而，贷款必然伴随着风险，各种不良贷款行为层出不穷，贷款风险问题也随之愈发突出。因此，在贷款发放过程中，个人征信评估及风险识别就显得越来越重要。
目前，数据挖掘和机器学习等技术在贷前风控中得到了广泛应用，可以通过历史数据分析，建立模型，识别并预测潜在借款人的贷款风险。然而，在实际应用中，往往会遇到类别不平衡的问题，即贷款违约样本数量远远少于贷款正常还款样本数量，这会导致模型预测结果的不准确性，因此需要通过一系列方法来解决这个问题。
Stacking集成方法是基于模型融合的思想，通过将基分类器的预测结果作为新特征，构建元分类器，从而提高模型的预测性能，以解决单一模型预测能力有限的问题，因此被广泛应用于数据挖掘和机器学习领域。本文旨在在不平衡样本下应用Stacking集成方法，构建基于五大特征的贷前风控模型，提高模型预测准确率，为贷前风控提供参考。
二、研究内容和方式
1、研究内容：
根据不平衡样本问题，本文采用Stacking集成方法，结合特征工程方法和相关机器学习算法，构建一个贷前风控模型。
具体步骤如下：
（1）数据清洗和预处理：对原始数据进行缺失值填充、离散化、异常值处理等常规预处理。
（2）特征工程：挖掘数据中隐含的信息，增强模型的预测能力，包括五大特征：用户信息、行为信息、信用评级、借款信息和还款信息。
（3）基分类器的选择：选择支持向量机、随机森林、K近邻等常见分类器作为基分类器。
（4）Stacking集成方法的构建：将基分类器的预测结果作为新特征，构建元分类器。
（5）实验结果分析：通过交叉验证、AUC和混淆矩阵等评价指标，分析模型预测效果。
2、研究方式：
本文将从文献资料的搜集、模型构建、实验评估等方面展开研究。
在模型构建方面，将采用Python语言中的机器学习库（如Scikit-learn、Keras）等工具，用于进行数据清洗、特征工程、分类器选择和Stacking集成模型的构建。
在实验评估方面，将采用K折交叉验证、AUC和混淆矩阵等评价指标，分析模型预测效果，并与传统机器学习算法的效果进行对比。
三、预期成果
本文预期通过Stacking集成方法的应用，构建一个综合考虑五大特征的贷前风控模型，提高模型的预测准确率和稳定性。具体预期成果如下：
①构建一个基于Stacking集成方法的贷前风控预测模型，可用于预测用户是否会出现违约行为。
②对五大特征进行分析和挖掘，提取建模所需的重要信息，为模型性能的提高提供基础。
③通过交叉验证、AUC等评价指标，评估模型的预测性能，并与传统机器学习算法进行对比，验证贷前风控模型的有效性。
四、研究意义
本文的研究意义主要体现在以下几个方面：
①解决不平衡样本问题：根据现实采集的数据情况，通过使用Stacking集成方法解决不平衡样本问题，提高贷前风控模型的预测准确率和稳定性，使模型预测结果更加准确可靠。
②挖掘建模过程中的隐含信息：通过特征工程方法，挖掘建模过程中的隐含信息，丰富模型的特征，从而提高模型的预测能力。
③推广Stacking集成方法应用：本文的实验结果表明，Stacking集成方法在贷前风控领域有很好的效果表现，因此可以为相关研究提供借鉴，推广其应用。
④提高贷前风控预测能力：贷前风控模型的提高，可以在银行、P2P平台、在线借贷等金融领域发挥重要作用，加强风险控制，保护投资人和借款人的利益。