[发明专利]一种识别P2P网络借贷借款人违约风险的方法

摘要

本发明提供一种识别P2P网络借贷借款人违约风险的方法，包括如下步骤：步骤一，采集P2P借款申请数据信息；步骤二，对数据进行了预处理，获得借款描述文本信息；步骤三，对借款描述文本信息进行特征提取；步骤四，使用支持向量机分类方法，结合借款人的客观基础信息特征，以及借款描述文本信息对P2P网络借贷的违约风险进行识别；步骤五，采用十折交叉验证进行SVM核函数参数优化。本发明的识别P2P网络借贷借款人违约风险的方法，违约识别准确率提高了10个百分比以上，最高达73.42％。

主权项

1.一种识别P2P网络借贷借款人违约风险的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，采集P2P借款申请数据信息；步骤二，对数据进行了预处理，获得借款描述文本信息；步骤三，对借款描述文本信息进行特征提取，提取的文本特征包括：(1)文本长度，(2)可读性，(3)正负面情感，(4)语言强度，(5)违约文本特征词频变量，步骤四，使用支持向量机分类方法，结合借款人的客观基础信息特征，以及借款描述文本信息对P2P网络借贷的违约风险进行识别，包括步骤：首先，将数据集中的数据按借款人的还款行为分成两类：如期还款、违约，接着，构建SVM二分类器，调用支持向量机的训练函数对数据进行训练；步骤五，采用十折交叉验证进行SVM核函数参数优化：将数据集随机分为10份，每次取9份作为训练集训练分类器，剩余的一份做验证测试准确率检验模型的分类精度，评估参数的性能，计算预测误差平方和，上述过程重复10次，最后把10次的预测误差平方和再做平均作为选择最优模型结构的依据。