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2024年4月25日现代信息科技Apr.2024

第8卷第8期ModernInformationTechnologyVol.8No.8

DOI:10.19850/ki.2096-4706.2024.08.032

基于XGBoost和SHAP方法的个人信贷风险评估研究

伍洁，陈迪芳，李瑞彤，石景阳

（，）

湖北汽车工业学院数理与光电工程学院湖北十堰442002

摘要：为实现全面准确地评估个人信贷风险，首先，研究了借贷人的各项个人信息指标在信用风险评估中的重

要性；接着，基于Python编程语言采用XGBoost集成学习方法搭建了一套个人贷款信用评估模型；随后，结合SHAP方

法筛选出合理的信用评估指标，完善了评估模型；最后，基于LabVIEW平台开发个人贷款信用评估系统。研究结果表明：

最终筛选的指标能更有效地评估个人信贷风险，可以为金融行业提供一个更有效的个人信贷风险评估系统。

关键词：信贷风险；XGBoost算法；SHAP；信用评估；Python

中图分类号：TP39；TP181文献标识码：A文章编号：2096-4706（2024）08-0146-06

ResearchonthePersonalCreditRiskAssessmentBasedonXGBoostandSHAPMethods

WUJie,CHENDifang,LIRuitong,SHIJingyang

(SchoolofMathematics,PhysicsandOptoelectronicEngineering,HubeiUniversityofAutomotiveTechnology,Shiyan442002,China)

Abstract:Toachieveacomprehensiveandaccurateassessmentofpersonalcreditrisk,firstly,theimportanceofvarious

personalinformationindicatorsofborrowersincreditriskassessmentisstudied.Next,basedonPythonprogramminglanguage

andXGBoostintegratedlearningmethod,apersonalloancreditassessmentmodelisconstructed.Subsequently,reasonablecredit

assessmentindicatorsareselectedbyusingtheSHAPmethodtoimprovetheassessmentmodel.Finally,itdevelopsapersonal

loancreditevaluationsystembasedontheLabVIEWplatform.Theresearchresultsindicatethatthefinalselectedindicatorscan

moreeffectivelyevaluatepersonalcreditrisk,andcanprovideamoreeffectivepersonalcreditriskassessmentsystemforthe

financialindustry.

Keywords:creditrisk;XGBoostalgorithm;SHAP;creditevaluation;Python