《表3 随机风控模型对比表》

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《机器学习算法信用风险预测模型》

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方案B，根据模型可以计算的用户违约概率，将每个用户违约的概率记作P，则根据P值，将客户从大到小顺序，然后分成十个组，每组5 000人。显然十组中，靠后的分组里，信誉用户明显占优更多比例，而非信誉客户则在第一种最多。故此时只要寻找到，P值的分界点，即可确立最终的放款条件。其具体数据如表3所示。