基于AD-RF模型的互联网金融信用风险评估

基于互联网金融平台非平衡交易记录数据样本,利用“软信息”特征构建评估指标体系,结合ADASYN算法和随机森林模型,提出改进后的AD-RF信用风险评估模型。该信用风险评估模型优于传统随机森林模型。互联网金融面临的信用风险主要源于对借款人的道德水平高低、还款能力大小、违约成本大小的未知和借款利率的变化。