P2P網(wǎng)貸借款人的信用評(píng)價(jià)研究

P2P網(wǎng)貸借款人的信用評(píng)價(jià)研究隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的金融借貸模式正在向互聯(lián)網(wǎng)借貸轉(zhuǎn)變。P2P網(wǎng)貸（點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)借款）便是這種轉(zhuǎn)變的一種重要形式。在P2P網(wǎng)貸中，借款人和出借人通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)進(jìn)行直接交易，這大大提高了金融服務(wù)的效率和質(zhì)量。然而，為了確保這種新型借貸模式的安全和穩(wěn)定，需要對(duì)借款人的信用進(jìn)行評(píng)價(jià)。本文旨在探討P2P網(wǎng)貸借款人的信用評(píng)價(jià)研究。

信用評(píng)分法：信用評(píng)分法是一種常見的借款人信用評(píng)價(jià)方法，它根據(jù)借款人的信用歷史、個(gè)人信息以及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)和計(jì)算得出一個(gè)信用分?jǐn)?shù)。這個(gè)信用分?jǐn)?shù)可以反映借款人的信用狀況，幫助出借人做出決策。

人工審查法：人工審查法是由專業(yè)評(píng)審人員對(duì)借款人的申請(qǐng)材料進(jìn)行詳細(xì)的審查和評(píng)估。這種方法雖然耗時(shí)較長(zhǎng)，但對(duì)于復(fù)雜的信用評(píng)價(jià)任務(wù)以及無(wú)法通過(guò)信用評(píng)分法準(zhǔn)確評(píng)估的情況，人工審查法更為靈活和準(zhǔn)確。

混合方法：混合方法是將信用評(píng)分法和人工審查法相結(jié)合，根據(jù)具體情況靈活選擇和調(diào)整評(píng)價(jià)方法，以提高信用評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和效率。

個(gè)人信息：包括借款人的年齡、性別、職業(yè)、收入等。

信用記錄：包括借款人的信用卡記錄、貸款記錄等。

債務(wù)狀況：包括借款人的負(fù)債情況、已還款債務(wù)等。

經(jīng)營(yíng)狀況：對(duì)于企業(yè)借款人，其經(jīng)營(yíng)狀況、財(cái)務(wù)報(bào)表等都是評(píng)價(jià)的重要指標(biāo)。

平臺(tái)評(píng)估：包括平臺(tái)對(duì)借款人的審核、運(yùn)營(yíng)、還款能力等方面的評(píng)估。

完善借款人信息披露機(jī)制：P2P網(wǎng)貸平臺(tái)應(yīng)要求借款人提供詳細(xì)的個(gè)人信息和信用記錄，并保證信息的真實(shí)性和完整性。

引入先進(jìn)的信用評(píng)價(jià)技術(shù)：采用大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)，可以更精準(zhǔn)地分析借款人的信用狀況，提高信用評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。

建立完善的催收體系：對(duì)于違約借款人，應(yīng)建立有效的催收體系，減少壞賬率，同時(shí)也能對(duì)其他借款人形成一定的威懾力。

加強(qiáng)監(jiān)管：監(jiān)管部門應(yīng)對(duì)P2P網(wǎng)貸平臺(tái)進(jìn)行嚴(yán)格的監(jiān)管，確保平臺(tái)合規(guī)運(yùn)營(yíng)，保護(hù)投資者的利益。

P2P網(wǎng)貸作為新型的金融服務(wù)模式，其借款人的信用評(píng)價(jià)是確保其安全和穩(wěn)定的重要環(huán)節(jié)。通過(guò)科學(xué)的評(píng)價(jià)方法和準(zhǔn)確評(píng)價(jià)指標(biāo)，可以對(duì)借款人的信用狀況進(jìn)行全面而準(zhǔn)確的評(píng)估，這有助于保障出借人的利益，推動(dòng)P2P網(wǎng)貸行業(yè)的健康發(fā)展。未來(lái)，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和監(jiān)管的進(jìn)一步嚴(yán)格，我們期待看到更加完善和準(zhǔn)確的P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)價(jià)體系。

P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)估是一種重要的風(fēng)險(xiǎn)管理手段，對(duì)于保障投資者的利益和平臺(tái)的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)具有重要意義。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛用于分類和回歸問(wèn)題的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以用于建立高效的信用評(píng)估模型。

在本文中，我們將介紹如何基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)估模型。我們將介紹P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)估的重要性，然后介紹BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和構(gòu)建流程。接著，我們將詳細(xì)介紹如何利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)估模型，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、模型訓(xùn)練和評(píng)估等方面。我們將對(duì)模型進(jìn)行實(shí)證分析和比較，并探討其實(shí)際應(yīng)用價(jià)值和未來(lái)研究方向。

P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)估的重要性P2P網(wǎng)貸作為一種新型的互聯(lián)網(wǎng)金融模式，為投資者和借款者提供了一個(gè)高效、便捷的融資平臺(tái)。然而，隨著平臺(tái)規(guī)模的擴(kuò)大和業(yè)務(wù)量的增加，借款人信用風(fēng)險(xiǎn)成為了制約P2P網(wǎng)貸發(fā)展的一個(gè)重要問(wèn)題。因此，建立有效的信用評(píng)估模型對(duì)于保障P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的穩(wěn)健運(yùn)營(yíng)和投資者的利益至關(guān)重要。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其基本原理是通過(guò)不斷地學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，使得網(wǎng)絡(luò)權(quán)值得以調(diào)整，從而使得網(wǎng)絡(luò)的輸出值越來(lái)越接近于實(shí)際值。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱藏層和輸出層組成，其中隱藏層可以有一個(gè)或多個(gè)層次。在訓(xùn)練過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)通過(guò)計(jì)算輸出層和期望輸出之間的誤差，并根據(jù)誤差反向傳播調(diào)整權(quán)值，以最小化誤差平方和。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建流程構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要遵循以下步驟：（1）確定輸入和輸出變量：根據(jù)實(shí)際問(wèn)題和數(shù)據(jù)特征，確定模型的輸入和輸出變量。（2）設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：根據(jù)輸入和輸出變量的數(shù)量和特征，設(shè)計(jì)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)、每層神經(jīng)元數(shù)等參數(shù)。（3）初始化權(quán)值：隨機(jī)初始化網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值矩陣。（4）前向傳播：根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和初始權(quán)值，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的輸出值。（5）計(jì)算誤差：根據(jù)期望輸出和實(shí)際輸出之間的誤差計(jì)算誤差值。（6）反向傳播：根據(jù)誤差反向傳播調(diào)整權(quán)值，具體地，對(duì)于每個(gè)權(quán)值矩陣Wij，計(jì)算其梯度并更新如下：ΔWij=α*(1/m)*Σ(Δy*xj)（對(duì)于j=1,2,...,n）Wij=Wij-ΔWij其中，α是學(xué)習(xí)率，m是樣本數(shù)量，Σ表示對(duì)所有樣本求和，Δy是誤差項(xiàng)，xj是第j個(gè)輸入變量。（7）迭代：重復(fù)步驟（4）~（6），直到滿足停止條件（如達(dá)到預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)或誤差小于給定閾值）。在構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要注意以下幾點(diǎn)：（1）選擇合適的激活函數(shù)：激活函數(shù)用于將神經(jīng)元的輸入轉(zhuǎn)化為非線性輸出。常用的激活函數(shù)包括sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)等。（2）選擇合適的學(xué)習(xí)率和迭代次數(shù)：學(xué)習(xí)率決定了權(quán)值調(diào)整的速度和精度，迭代次數(shù)過(guò)多可能會(huì)導(dǎo)致過(guò)擬合現(xiàn)象。（3）歸一化處理：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理可以使得模型的訓(xùn)練更加穩(wěn)定和高效。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種概率圖模型，能夠表達(dá)變量之間的依賴關(guān)系以及條件概率分布。在P2P網(wǎng)貸信用評(píng)價(jià)中，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)可以用于建模借款人的特征變量和信用評(píng)分之間的概率關(guān)系。通過(guò)使用先驗(yàn)知識(shí)和最新數(shù)據(jù)，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠進(jìn)行高效的后驗(yàn)概率計(jì)算，為信用評(píng)價(jià)提供準(zhǔn)確的決策支持。

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)價(jià)模型的具體實(shí)現(xiàn)包括以下步驟：

數(shù)據(jù)預(yù)處理：從P2P網(wǎng)貸平臺(tái)中獲取借款人的歷史數(shù)據(jù)，包括借款申請(qǐng)信息、信用評(píng)分、借貸金額、借貸期限等。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去重和標(biāo)準(zhǔn)化處理，為后續(xù)模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

特征選擇：根據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果，選擇與信用評(píng)分相關(guān)的特征變量。這些特征變量可以包括個(gè)人基本信息、職業(yè)信息、收入狀況、借貸歷史記錄等。通過(guò)特征選擇，建立完整的特征集合，為后續(xù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練提供依據(jù)。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模：利用選擇的特征變量建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。根據(jù)特征變量之間的依賴關(guān)系以及條件概率分布，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。利用先驗(yàn)知識(shí)和數(shù)據(jù)，計(jì)算網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)的后驗(yàn)概率分布，為后續(xù)信用評(píng)價(jià)提供依據(jù)。

信用評(píng)價(jià)：基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果，進(jìn)行借款人信用評(píng)價(jià)。通過(guò)計(jì)算借款人特征變量對(duì)應(yīng)的后驗(yàn)概率分布，評(píng)估其違約風(fēng)險(xiǎn)。為了提高信用評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和效率，可以利用分類器或聚類算法對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步處理，形成更加直觀和簡(jiǎn)潔的評(píng)價(jià)結(jié)果。

模型更新與優(yōu)化：在實(shí)際應(yīng)用中，不斷收集新的借款人數(shù)據(jù)和反饋信息，對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行持續(xù)更新和優(yōu)化。通過(guò)引入新的特征變量和更新網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型對(duì)不同數(shù)據(jù)集的適應(yīng)性和泛化性能，從而提高信用評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和效率。

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的P2P網(wǎng)貸借款人信用評(píng)價(jià)模型能夠充分利用先驗(yàn)知識(shí)和最新數(shù)據(jù)，提高信用評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性和效率。通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)建模、信用評(píng)價(jià)和模型更新與優(yōu)化等步驟，實(shí)現(xiàn)高效的借款人信用評(píng)價(jià)，為P2P網(wǎng)貸行業(yè)的健康發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)控制提供有力的支持。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和金融市場(chǎng)的擴(kuò)大，P2P網(wǎng)貸已成為一種新型的借貸模式。然而，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)是P2P網(wǎng)貸業(yè)務(wù)中的重要問(wèn)題。本文旨在研究P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型，為投資者和平臺(tái)提供參考。

P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)指的是借款人無(wú)法按照約定還款導(dǎo)致投資者面臨損失的風(fēng)險(xiǎn)。這種風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)源于借款人的違約風(fēng)險(xiǎn)和欺詐風(fēng)險(xiǎn)。在P2P網(wǎng)貸平臺(tái)上，借款人的信用等級(jí)越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，反之亦然。因此，建立有效的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型對(duì)于降低借款人違約風(fēng)險(xiǎn)具有重要意義。

建立預(yù)警模型的第一步是收集相關(guān)數(shù)據(jù)。在P2P網(wǎng)貸平臺(tái)上，可以采集到的數(shù)據(jù)包括借款人的基本信息、歷史借款記錄、還款記錄、信用評(píng)級(jí)等。通過(guò)數(shù)據(jù)采集，為后續(xù)的建模提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

對(duì)于采集到的數(shù)據(jù)，需要進(jìn)行預(yù)處理和特征提取。預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理等，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和準(zhǔn)確性。特征提取則是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有意義的特征指標(biāo)，如借款人的年齡、性別、職業(yè)、收入等。

在數(shù)據(jù)處理完成后，可以采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。常見的算法包括決策樹、樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。通過(guò)訓(xùn)練模型，使其能夠根據(jù)借款人的信息和歷史借款記錄等預(yù)測(cè)其未來(lái)的信用風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于已建立的模型，需要采用一定的評(píng)估指標(biāo)對(duì)其性能進(jìn)行評(píng)估，如準(zhǔn)確率、召回率、F1得分等。通過(guò)評(píng)估，可以發(fā)現(xiàn)模型的不足之處并進(jìn)行優(yōu)化?？梢酝ㄟ^(guò)調(diào)整模型參數(shù)或采用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)來(lái)提高模型的預(yù)測(cè)精度。

本文研究了P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警模型。通過(guò)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型建立和評(píng)估優(yōu)化，可以建立有效的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。為了提高模型的預(yù)測(cè)精度，建議平臺(tái)加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；可以引入更先進(jìn)的算法和模型，提高預(yù)警模型的準(zhǔn)確性。投資者在選擇借款人時(shí)，應(yīng)結(jié)合借款人的信用評(píng)級(jí)和歷史借款記錄等進(jìn)行綜合評(píng)估，降低投資風(fēng)險(xiǎn)。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，P2P網(wǎng)貸作為一種新型的金融服務(wù)模式，逐漸成為借款人和投資者之間的重要橋梁。然而，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)是P2P網(wǎng)貸業(yè)務(wù)中需要重點(diǎn)的問(wèn)題。本文將從風(fēng)險(xiǎn)因素和對(duì)策兩個(gè)方面，對(duì)P2P網(wǎng)貸借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析。

個(gè)人征信記錄是評(píng)估借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的重要依據(jù)，包括借款人的基本信息、負(fù)債狀況、信用卡記錄、貸款記錄等。不良的個(gè)人征信記錄可能導(dǎo)致借款人無(wú)法獲得貸款或被提高貸款利率。

借款人的收入和職業(yè)直接關(guān)系到其還款能力。一般情況下，高收入和穩(wěn)定職業(yè)的借款人信用風(fēng)險(xiǎn)較低。然而，對(duì)于收入來(lái)源不穩(wěn)定或收入水平較低的借款人，其還款能力可能存在較大的不確定性。

借款用途和還款能力是評(píng)估借款人信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。借款人是否能夠按時(shí)還款，以及還款金額是否與貸款合同約定的相符，直接關(guān)系到借款人的信用狀況。

P2P平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)情況也會(huì)對(duì)借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。如果平臺(tái)出現(xiàn)運(yùn)營(yíng)困難或財(cái)務(wù)問(wèn)題，可能導(dǎo)致借款人的還款能力受到影響。

建立完善的征信體系，將借款人的信用信息納入其中，以便于P2P平臺(tái)進(jìn)行信用評(píng)估。同時(shí)，對(duì)于存在不良信用記錄的借款人，應(yīng)加大審核力度，甚至拒絕其借款申請(qǐng)。

P2P平臺(tái)應(yīng)加強(qiáng)對(duì)借款人的審核力度，除了審核借款人的基本信息和征信記錄外，還應(yīng)重點(diǎn)審核借款人的收入和職業(yè)狀況。對(duì)于還款能力存疑的借款人，應(yīng)要求其提供更多的證明材料。

建立風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金制度，當(dāng)借款人出現(xiàn)違約時(shí)，P2P平臺(tái)可以動(dòng)用風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金對(duì)投資者進(jìn)行賠償，降低投資者的風(fēng)險(xiǎn)。

加強(qiáng)對(duì)于P2P平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)監(jiān)管，防止平臺(tái)出現(xiàn)運(yùn)營(yíng)困難或財(cái)務(wù)問(wèn)題。監(jiān)管部門應(yīng)定期對(duì)P2P平臺(tái)進(jìn)行審計(jì)和檢查，確保其合規(guī)運(yùn)營(yíng)。

加強(qiáng)信用教育的推廣，提高借款人的信用意識(shí)和還款意愿。同時(shí)，投資者也應(yīng)當(dāng)提高自身的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，選擇優(yōu)質(zhì)的借款人和合適的投資項(xiàng)目。

P2P網(wǎng)貸借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)是P2P網(wǎng)貸業(yè)務(wù)中需要重點(diǎn)的問(wèn)題。通過(guò)建立完善的征信體系、加強(qiáng)借款人審核力度、建立風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金、加強(qiáng)平臺(tái)運(yùn)營(yíng)監(jiān)管以及推廣信用教育等措施，可以有效地降低借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)。投資者也應(yīng)當(dāng)提高自身的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)和辨別能力，選擇合適的投資項(xiàng)目和優(yōu)質(zhì)的借款人。

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，P2P網(wǎng)貸作為一種新型的金融服務(wù)模式應(yīng)運(yùn)而生。P2P網(wǎng)貸通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)將借款人和出借人直接相連，實(shí)現(xiàn)了金融資源的優(yōu)化配置。然而，在P2P網(wǎng)貸快速發(fā)展的借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題也逐漸凸顯。因此，對(duì)借款人信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估是P2P網(wǎng)貸平臺(tái)風(fēng)險(xiǎn)管理的重要環(huán)節(jié)。

在借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中，Logistic回歸是一種常見的分類算法。相較于其他分類算法，Logistic回歸對(duì)樣本數(shù)據(jù)的分布假設(shè)要求較低，適用于實(shí)際場(chǎng)景中的多種類型數(shù)據(jù)。Logistic回歸的輸出結(jié)果為概率值，便于理解和管理。因此，Logistic回歸在P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中具有較高的應(yīng)用價(jià)值。

在利用Logistic回歸進(jìn)行P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)，首先需要采集借款人的相關(guān)數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況、社交行為等多個(gè)維度。然后，利用數(shù)據(jù)挖掘和特征工程等技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、處理和轉(zhuǎn)化，得到有價(jià)值的特征變量。這些特征變量可以反映借款人的信用狀況、還款能力和風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。

接下來(lái)，將處理后的特征變量輸入到Logistic回歸模型中進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。Logistic回歸模型將根據(jù)輸入的特征變量計(jì)算借款人違約的概率值，即概率得分。概率得分越高，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)越大。根據(jù)概率得分，可以制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)控制策略，如提高借款利率、降低借款額度等措施，以降低P2P網(wǎng)貸平臺(tái)的風(fēng)險(xiǎn)。

為了提高Logistic回歸模型的準(zhǔn)確性和泛化能力，可以采用多種策略進(jìn)行模型優(yōu)化。例如，引入更多的特征變量來(lái)完善模型；采用交叉驗(yàn)證等技術(shù)來(lái)避免過(guò)擬合和欠擬合；利用正則化技術(shù)來(lái)控制模型的復(fù)雜度和提高魯棒性等。

在實(shí)際應(yīng)用中，除了Logistic回歸模型外，還可以結(jié)合其他技術(shù)和方法來(lái)進(jìn)行P2P網(wǎng)貸借款人信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。例如，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)