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credit risk prediction Based on Improved ADASYN Sampling and Optimized LightGBM

Journal of Social Computing 2024年第3期5卷 232-241页

作者： Mei Song He Ma Yi Zhu Mengdi Zhang the School of Computer Science and Technology Jiangsu Normal UniversityXuzhou 221116China the Management Science and Technology Center Jiangsu Normal UniversityXuzhou 221116China

A credit risk prediction model named KM-ADASYN-TL-FLLightGBM(KADT-FLightGBM)is proposed in this ***,to overcome the limitation of traditional sampling methods in dealing with imbalanced datasets,an improved ADASYN sampling with K-means clustering algorithm is ***,the Tomek Links method is used to filter the generated ***,an utilized an optimized LightGBM algorithm with the Focal Loss is employed to training the model using the datasets obtained by the improved ADASYN ***,the comparative analysis between the ensemble model and other different sampling methodologies is conducted on the Lending Club *** results demonstrate that the proposed model effectively minimizes the misclassification of minority classes in credit risk prediction and can be used as a reference for similar studies.

关键词： imbalance data credit risk prediction Focal Loss adaptive hybrid sampling

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