Volume 2,Issue 1
Fall 2025
基于机器学习方法的信用风险监测实证研究
本研究构建基于 XGBoost 的信用监测系统，通过正则化计算优化模型性能结合特征工程处理欺诈关联特征，并引入SMOTE 技术平衡样本分布。提出了 XGBoost、SMOTE 与 SHAP 模型解释融合的风控框架，建立精准欺诈特征体系验证了梯度提升算法在金融安全领域的实践优势。
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