《表2 数据集：融合社交媒介信息的P2P网贷信用评分研究》

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《融合社交媒介信息的P2P网贷信用评分研究》

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在评估借款人信用时，准确的估计既可减少风险又可增加收益。现实构建的分类模型通常会将存在实际风险的融资人错误地判断成没有违约风险的客户，因为每种分类的误差都不一样，因此，综合矩阵将所有评估结果都纳入同一矩阵，以便更为完整地解释模型的预测结果。根据多数投票原则，将次数最多的类别作为树枝子节点。在数据预处理之后，随机选择1万条记录来建立实验数据集。本文运用十折交叉验证方法来保证预测的准确度。样本包括5 000个违约客户和5 000个正常客户，因此，两个类别的比例为1:1（见表2所列）。