《表6 修改不同内容与违约率的关系》

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《基于机器学习的互联网金融机构信用风险识别》


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由图2可以发现,修改个人信息频率越高的用户,其违约率也越高。因此,个人信息修改的频率是预测违约率的一个重要的指标,见表6所列。