2024年│1期│1792024年第46卷第1期机器学习在金融风险管理中的应用李瑞芬姜宏敏作者简介:李瑞芬(1991-),硕士,助教,研究方向为计算机科学与技术;姜宏敏(1980-),本科,助教,主要从事计算机科学与技术研究。(郑州理工职业学院郑州451150)摘要文中以LendingClub数据集为基础,研究了基于多层感知器(Multi-LayerPerceptron,MLP)的信用评估系统。首先,介绍了MLP模型的结构和数学基础,然后设计并实现了一个用于信用评估的MLP系统。通过在测试集上进行评估,得到了模型的准确度、精确度、召回率、F1分数等性能指标。实验结果表明,MLP模型在LendingClub数据集上表现出色,具有较高的准确度和均衡的精确度、召回率,为金融风险管理提供了有力支持。关键词:多层感知机;信用评估;机器学习;风险管理中图分类号TP311.5ApplicationofMachineLearninginFinancialRiskManagementLIRuifenandJIANGHongmin(ZhengzhouInstituteofTechnology,Zhengzhou451150,China)AbstractBasedontheLendingClubdataset,thispaperstudiesacreditevaluationsystembasedonMulti-LayerPercep-tron(MLP).First,thestructureandmathematicalbasisoftheMLPmodelareintroduced,andthenanMLPsystemforcreditevaluationisdesignedandimplemented.Throughevaluationonthetestset,themodel'saccuracy,precision,recallrate,F1scoreandotherperformanceindicatorsareobtained.TheexperimentalresultsshowthattheMLPmodelper-formswellontheLendingClubdataset,withhighaccuracyandbalancedprecisionandrecallrate,providingstrongsup-portforfinancialriskmanagement.KeywordsMulti-layerperceptron,Creditevaluation,Machinelearning,Riskmanagement0引言一直以来,金融风险管理都是金融领域中的一个关键问题。随着金融市场的不断变化和发展,金融机构和投资者需要更加精确、可靠的工具来评估和管理风险[1-3]。近年来,机器学习技术在金融领域得到了广泛应用。研究者们已经开始探索如何利用机器学习算法来改进信用评估和风险管理机制[4-6]。然而,这些工作仍然存在许多未解决的问题和挑战。多层感知器(Multi-LayerPerceptron,MLP)作为深度学习的一种形式,具有强大的非线性建模能力,可以应用于信用评估等金融任务[7-8]。本文深入探讨了MLP在金融风险管理中的应用,并对该领域的发展提出了有益的见解。文章旨在探讨机器学习中的MLP与信用评估之间的关系,并设计了基于MLP的信用评估系统,为金融风险管理领域提供...
