《表2 神经网络模型判别分类结果》

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《基于大数据的电商网贷动态信用评级模型研究——来自“拍拍贷”的经验数据》

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采用SPSS19.0软件中的神经网络方法进行违约判别分析，模型分为输入层、隐藏层和输出层。输入层包括因子和协变量，本研究以借款金额、借款期限、借款利率、年龄、历史成功借款次数、历史成功借款金额、历史正常还款期数、历史逾期还款期数8个变量为因子，以是否首标、性别、手机认证、户口认证、视频认证、学历认证、征信认证、淘宝认证8个变量为协变量。隐藏层层数为1，隐藏层1中的单位数为6，激活函数为双曲正切。输出层是因变量，即标当前状态，激活函数为Softmax，错误函数为交叉熵。训练样本占总样本的70%，测试样本占总样本的30%，模型的培训时间为5.428秒。模型的分类结果如表2所示。