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信用风险评估中的对抗性学习算法改进策略研究

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目的与任务．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

理论基础与技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1信用风险评估基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2对抗性学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3算法改进策略的理论依据．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

现有算法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1传统信用风险评估方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.2对抗性学习算法的分类与特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.3现有算法在信用风险评估中的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

改进策略研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.1数据增强与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1.1数据增强技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.1.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2模型选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.2.1常用模型比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

4.2.2模型优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.3参数调整与超参数优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

4.3.1参数调整方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.3.2超参数优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

4.4损失函数与评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

4.4.1损失函数设计原则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62

4.4.2评价指标的选择与应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．67

5.1实验环境与数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68

5.2实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70

5.2.1对比实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

5.2.2实验流程与步骤．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

5.3实验结果展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78

5.3.1性能指标对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

5.3.2结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

6.1研究结论总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．88

6.2算法改进效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．90

6.3未来研究方向与建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92

1.内容综述

信用风险评估作为金融领域的核心议题，近年来