高维非平衡数据集成分类方法在个人信用风险评估中的深度应用与创新探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在大数据时代，个人信用评估作为金融领域的核心环节，其重要性愈发凸显。个人信用评估为金融机构在信贷审批、风险管理等方面提供了关键决策依据，对金融市场的稳定运行起着不可或缺的作用。随着互联网金融的迅猛发展，金融交易规模急剧增长，个人信用数据也呈现出爆发式增长态势，数据维度不断增加，数据类型愈发丰富，涵盖了个人基本信息、消费行为数据、社交网络数据等多个领域，形成了高维数据格局。与此同时，在信用评估数据中，各类信用风险事件的发生频率极不均衡，正常信用样本数量远远超过违约等异常信用样本，即数据具有明显