经济学专家、本刊编委——中南民族大学经济学院教授、博士研究生

考金融的研，数学三，英语一，政治思想101，这些都是全国统考项目。

中财有三个院招收金融学研究生，金融学院考801经济学综合，中国金融发展研究院和中国经济研究院考812经济学综合。

801，812包括哪些内容，你在百度可以查到。

来福州大学吧。

这个很简单，只要你过了国家线就能复试了，但是尽量多考几分。

这里的英语面试像是走过场的难度不会太大。

金融考研科目有：数学三英语政治专业课（看学校再细分）金融联考大纲追问请问你知道福州大学对跨专业的有没有什么歧视啊？每年报那会计研究生的人多吗？谢谢~~回答歧视不会啊，本身福大也就是普通的211而已，不是自主划线的34所高校，所以相比来说考过来还是比较容易的，不过毕竟是跨专业，你要跟那些本专业的竞争要先在专业课上赢过别人一些吧。

就是要好好复习。

中国大学经济学前100名排名等级校名1 A++ 中国人民大学2 A++ 北京大学3 A++ 复旦大学报财政学比较好，就业前景也很乐观现在主要是看书、背单词为主，专业课有指定参考书的，尽量把内容都熟悉起来，明年再买一些翔高的辅导书籍看看；英语多记单词和做阅读理解，这个是需要平时积累的4 A++ 厦门大学5 A+ 南开大学南开大学金融学2010年招生目录专业代码：020204研究方向01国际金融学02货币银行学03投资学与资本市场初试科目①101思想政治理论②201英语一③303数学三④884经济学基础（微、宏观）备注本专业在金融系招生。

金融学系统考硕士生两个专业共招收40人；其他系所、专业招收人数在复试时确定并公布。

6 A+ 上海财经大学上海财经大学的会计比较好，分数线是380，录取名额今年是30人，保送13人，也就是外边录取17人7 A+ 浙江大学8 A 南京大学9 A 武汉大学10 A 中南财经政法大学11 A 东北财经大学12 A 西安交通大学13 A 吉林大学14 A 清华大学15 A 西南财经大学16 A 中央财经大学17 A 华中科技大学18 B+ 西北大学19 B+ 暨南大学20 B+ 中山大学21 B+ 北京师范大学22 B+ 山东大学23 B+ 华东师范大学24 B+ 四川大学25 B+ 对外经济贸易大学26 B+ 湖南大学27 B+ 江西财经大学28 B+ 辽宁大学苏州大学国际贸易学2010年招生目录专业代码：020206研究方向01国际贸易02国际商务03 WTO研究初试科目①101思想政治理论②201英语一或203日语③303数学三④807微观与宏观经济学复试科目1、国际贸易理论（笔试）2、综合（面试）参考书目①初试参考书目：宏观与微观经济学《微观经济学》徐春秀，顾建平，中国财政经济出版社《宏观经济学》顾建平、陈瑛，中国财政经济出版社，2007年版②复试,同等学力加试科目参考书目：国际贸易理论《国际经济学》华民，复旦大学出版社，2005年9月。

中南民族大学2012年博士研究生入学考试科目设置及参考书目专业代码、名称研究方向指导教师考试科目及参考书目同等学力考生加试科目及参考书目第一单元第二单元第三单元030401 民族学01散杂居民族问题研究许宪隆1001英语参加湖北省博士英语联考2001民族学通论参考书目：1）林耀华主编：《民族学通论》，中央民族大学出版社，1997年版。

2）宋蜀华、白振声：《民族学理论与方法》，中央民族大学出版社，1997年版。

3001散杂居民族问题概论参考书目：1）吴仕民主编：《民族问题概论》（第三版），四川人民出版社，2007年版。

2）杨侯第主编：《散杂居民族工作概论》，民族出版社，2001年版。

①4001政治理论②4002中国民族概况与民族政策③4003经典著作选读参考书目：1）吴仕民主编：《中国民族理论新编》，中央民族大学出版社，2006年版。

2）杨圣敏主编：《中国民族志》，中央民族大学出版社，2003年版。

3）何星亮主编：《中国人类学民族学百年重要著作提要》，知识产权出版社，2009年版。

02民族教育理论与实践孟立军3002教育基本理论参考书目：1)袁振国主编：《当代教育学》，教育科学出版社2004年版。

2)冯增俊主编：《教育人类学教程》，人民教育出版社2005年版。

3)孟立军著：《新中国民族教育政策研究》，科学出版社2010年版030402马克思主义民族理论与政策01民族理论与民族问题李吉和吴开松2002中国民族理论与政策参考书目：1）吴仕民主编：《中国民族理论新编》，中央民族大学出版社2006年版。

2）雷振扬等著：《中国特色民族政策的完善与创新研究》，民族出版社2009年版。

3003民族学理论与方法参考书目：1)宋蜀华、白振声：《民族学理论与方法》，中央民族大学出版社，1997年版。

2)林耀华主编：《民族学通论》，中央民族大学出版社，1997年版。

①4001政治理论②4004中国民族概况③4005中国民族史参考书目：1）杨圣敏主编：《中国民族志》，中央民族大学出版社，2003年版。

潘泽江事迹简介潘泽江，男，瑶族，1971年7月出生，中共党员，经济学博士，中南民族大学副教授、硕导，团中央与国际劳工组织授予的KAB创业教育培训讲师，全国经济管理院校工业技术学研究会理事，中南民族大学创新管理研究团队研究员，湖北省生态经济学会会员，校大学生创业KAB协会指导老师。

长期从事微观经济学、财政学、金融学、新制度经济学等本科、研究生课程教学工作，教学效果深受本科生、研究生及同行肯定。

主要研究方向为民族地区的区域发展与农村反贫困，多次深入贵州、广西、湘西、恩施等民族地区进行实地调研，公开发表学术论文20多篇，出版专著1部，参编教材多部，撰写的硕士、博士毕业论文分获湖北省优秀硕士论文、中南财经政法大学优秀博士论文。

主持国家社科基金项目1项（10CMZ022），承担和参研包括国家级社科基金重大项目在内的国家级课题、省部级课题、横向课题10多项，荣获跨国研究项目二等奖1项、省部级一等奖2项、二等奖1项、三等奖各2项，参与撰写的《贵州民族地区发展存在的问题与建议》获贾庆林、李克强、回良玉重要批示，并获国家民委2010年优秀调研成果一等奖，所撰写的2篇调研报告获湖北省两位省委常委、财政部领导重要批示，长期指导我校学生创业创新项目，2009年所指导的学生科研团队荣获挑战杯全国大学生科技作品竞赛全国一等奖1项，这是我校迄今为止在该类项目中获得的最高奖项，2011年指导的学生团队荣获全国二等奖2项、湖北省一等奖2项，为我校获得挑战杯全国发起单位资格做出了贡献，在全球企业管理挑战赛（GMC）上带领团队先后2次获得全国银奖，多年指导学生团队的创业工作，所指导的本科生多次获得湖北省优秀学士学位论文一等奖，2012年当选中南民族大学“五四青年先锋”，2009年被评为中南民族大学优秀共产党员，2006、2007、2008、2009、2010、2011、2012连续获得校创业创新优秀指导老师称号，多次参与国内外学术会议并做主题发言，多篇学术论文被ISTP收录。

第 42 卷第 6 期2023年 11 月Vol.42 No.6Nov. 2023中南民族大学学报（自然科学版）Journal of South-Central Minzu University（Natural Science Edition）基于XGBoost机器学习模型的信用评分卡与基于逻辑回归模型的对比张利斌，吴宗文（中南民族大学经济学院，武汉430074）摘要分别基于逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型构建了信用评分卡，比较了两种模型在个人信用评分上的表现，指出XGBoost机器学习模型在“AUC、KS、F1和Accuracy值”上表现更加优秀.首先，从数据的包容性、可解释性以及模型的准确性方面对两个模型进行了对比；其次，使用住房贷款违约风险预测的竞赛数据，分别构建了基于逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型的信用评分卡，并使用了AUC、KS、F1和Accuracy来评估这两个模型的分类效果和预测准确程度；最后，通过对比两个模型的评估结果，分析了XGBoost机器学习模型相较于逻辑回归模型更加优秀的原因.结论指出：XGBoost机器学习模型在测试集上的AUC、KS、F1和Accuracy值比逻辑回归模型分别提升了19.9%、17.5%、15.4%和11.9%，其原因在于XGBoost机器学习模型纳入了更多的维度信息、更加科学的缺失值处理方式以及考虑了正则化项的算法原理.关键词逻辑回归模型；XGBoost机器学习模型；信用评分卡中图分类号TP181；F832.51 文献标志码 A 文章编号1672-4321（2023）06-0846-07doi：10.20056/ki.ZNMDZK.20230616Credit scoring card based on XGBoost machine learning modelCompared with logistic regression modelZHANG Libin，WU Zongwen（School of Economics， South-Central Minzu University， Wuhan 430074， China）Abstract A credit scoring card based on logistic regression model and XGBoost machine learning model are constructed respectively. The performance of the two models are compared in personal credit scoring，and it is pointed out that XGBoost machine learning model performs better in “AUC， KS， F1 and Accuracy values”. Firstly， a comparative analysis of the two models is made from the aspects of data inclusiveness， interpretability and model accuracy. Secondly， using the competition data of housing loan default risk prediction，credit scoring cards based on logistic regression model and XGBoost machine learning model are constructed respectively， and AUC， KS， F1 and Accuracy are used to evaluate the classification effect and prediction accuracy of the two models. Finally，by comparing the evaluation results of the two models，the reason why XGBoost machine learning model is better than logistic regression model is analyzed. The conclusion points out that the values of AUC， KS， F1 and Accuracy of XGBoost machine learning model in the test set are increased by 19.9%， 17.5%， 15.4% and 11.9% respectively compared with logistic regression model. The reason is that XGBoost machine learning model includes more dimensional information， more scientific missing value processing method and better algorithm principle considering regularization term.Keywords logistic regression model； XGBoost machine learning model； credit score card在金融风控领域，如何根据贷款客户的基本信息和行为数据等，利用一定的分类模型，将贷款客户区分为违约客户和非违约客户，从而减少贷款机构的信用风险，是金融贷款机构孜孜不倦的追求.收稿日期2022-03-15作者简介张利斌（1973-），男，教授，博士，研究方向：产业经济学，E-mail：*****************基金项目中南民族大学研究生创新基金项目资助项目（3212021sycxjj195）第 6 期张利斌，等：基于XGBoost机器学习模型的信用评分卡与基于逻辑回归模型的对比当前有两种主流分类模型——统计学模型和机器学习模型.逻辑回归模型是最常用的统计学模型，其优点主要体现在：第一，理论基础成熟，适合二分类问题［1］；第二，可解释性较强，易于理解［2］；第三，模型训练时间短［3］.缺点主要体现在：第一，容易产生过拟合，泛化能力弱［4］；第二，特征空间很大时，分类性能不好［5］.近年来，XGBoost机器学习模型在分类问题中表现优秀，受到越来越多风控人员的青睐，其优点主要体现在：第一，计算复杂度低，运行速度快，准确度高［6］；第二，可处理数据量大［7］.缺点主要体现在：第一，建模过程不透明，模型较难解释［8］；第二，理论基础不够成熟，布置上线较困难［9］.在分类模型的评价方面，当前学者主要使用AUC、KS、F1和Accuracy值等来评价逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型的效果，并指出XGBoost 机器学习模型比逻辑回归模型在AUC、KS、F1和Accuracy值上表现更加优秀，但是并未解释更加优秀的原因.本文拟从维度信息的损失程度、缺失值的处理方式以及模型的算法原理三方面来解释其中的原因.1　模型对比1.1　逻辑回归模型逻辑回归模型［10］是线性回归模型的改进，是一种“广义的线性回归模型”，该模型是分类问题中最常用的统计学模型.逻辑回归模型的一般形式见式（1）所示，如下：f(x)=11+e-()β0+β1x1+β2x2+⋯+βn x n，（1）其中，β0~βn为模型的估计参数，x1~x n为模型的变量.在金融风控领域，以贷款客户的违约与否作为逻辑回归模型的因变量，一般称为“非违约客户”和“违约客户”，用0或1来表示，即f(x)<0.5为0；f(x)>0.5为1.1.2　XGBoost机器学习模型XGBoost机器学习模型［11］比传统的GBDT （Gradient Boosting Decision Tree，以下简称GBDT）更加进步的原因在于：传统的GBDT只利用了一阶的导数信息，而XGBoost机器学习模型对损失函数进行了二阶的泰勒展开，求得模型最优解的效率更高.具体如下：将XGBoost机器学习模型进行t次迭代之后，此时的目标函数为：L()t=∑i=1n l()yiyit-1+f t(x i)+Ω(f t)，（2）将目标函数进行泰勒二阶展开可得：L t≈∑i=1néëêêùûúúl()yi，y i(t-1)+g i f t(x i)+12h i f2t()x i+Ω(f t)，（3）gi=∂y(t-1)l(y t，y∧(t-1))为每个样本的一阶导数，12h i=12∂2y(t-1)l(y i，y∧(t-1))为每个样本的二阶导数.1.3　模型优缺点逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型的优缺点如表1所示.相较于XGBoost机器学习模型，逻辑回归模型更加方便实现，并且可解释强；XGBoost 机器学习模型在处理大数据时精度更高，并且可以有效防止过拟合.2　实证分析本文的实证分析思路如下：首先，分别运用逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型来构建信用评分卡，并运用AUC、KS、F1和Accuracy这四个指标评估模型的效果.其次，从维度信息的损失程度、缺失值的处理方式以及模型的算法原理三个方面对比两个模型，分析XGBoost机器学习模型比逻辑回归表1　逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型的优缺点Tab. 1　Advantages and disadvantages of logistic regression model and XGboost machine learning model模型逻辑回归模型XGBoost机器学习模型优点适用于二分类问题简单易理解，可解释性强训练速度快精度高能有效处理缺失值能有效防止过拟合缺点对自变量的多重共线性表现敏感特征空间很大时，分类性能不好容易产生过拟合，分类精度不高建模不透明，不易理解处理低偏差、高方差的数据效果不好847第 42 卷中南民族大学学报（自然科学版）模型更加优秀的原因.2.1　逻辑回归模型2.1.1　数据介绍实验数据来自于kaggle 官网（https ：//www./c/home -credit -default -risk/overview ）的住房贷款违约风险预测的竞赛数据.本文的实验数据集包括20000个训练数据和5000个测试数据，其中实验数据集共有121列，包括个人基本信息、所在地区情况、借贷信息状况以及公司相关状况等.本文为更好地解释实证部分，将实验数据集的英文变量翻译为中文变量，如表2所示.2.1.2　数据预处理（1）　无效值处理原始数据表中的SK_ID_CURR 变量在实际建模中的用处不大，且包含用户的隐私信息，故需直接删除.（2）　缺失值处理根据jupyter 分析软件可得，121个变量中共有65个有缺失值.其中，共有57个变量的缺失比例大于10%，将其直接删除，对剩余的缺失变量做相应的填充处理，具体处理方式如表3所示.2.1.3　入模变量筛选对逻辑回归模型来说，入模变量的选择至关重要.本文选择WOE 分箱、IV 值筛选法以及相关性检测相结合的方法筛选入模变量，具体思路如下：首先，根据变量的阈值以及业务趋势进行WOE 分箱；其次，根据WOE 分箱计算变量的IV 值，筛选IV 值大于0.3的变量（IV 值大于0.3有较高的预测能力）；最后，对IV 值大于0.3变量进行相关性检测，剔除相关性大于0.5中IV 值较小的那个变量.一般来说，建立逻辑回归模型只需选择10~12个变量［12］.本文选择IV 值排名靠前且通过相关性检测的11个变量作为入模变量，具体如表4所示.2.1.4　逻辑回归模型的建立根据SPSS 软件，确定x 1~x 11各变量的估计参数，从而建立逻辑回归模型，具体表达式如（4）式所示：f (x )=11+e -()-1.132+0.535x1+0.462x 2+0.769x 3+0.713x 4+0.976x 5+0.875x 6+0.568x 7+0.760x 8+0.375x 9+0.179x 10+0.268x 11，（4）表2　变量解释表Tab. 2　Variable interpretation英文变量名称TARGETNAME_EDUCATION_TYPE AMT_INCOME_TOTAL DAYS_EMPLOYED DAYS_BIRTH FLAG_OWN_REALTYREGION_RATING_CLIENTREG_CITY_NOT_WORK_CITYFLAG_OWN_CAR FLAG_MOBILNAME_INCOME_TYPENAME_FAMILY_STATUSREGION_RATING_CLIENT_W_CITYCODE_GENDER AMT_CREDITNAME_HOUSING_TYPEDEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE…DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE REG_CITY_NOT_LIVE_CITY BASEMENTAREA_AVG ORGANIZATION_TYPE中文变量名称违约情况教育程度收入就业年数年龄不动产拥有情况所在地区评级常驻地址和工作地址匹配情况车辆情况家庭电话提供情况收入类型家庭状况所在城市的评级性别贷款金额住房情况违约60天的天数…违约30天的天数常驻地址和联系地址匹配情况房屋的面积大小公司的组织情况解释0：正常还款；1：违约客户受教育程度客户的年总收入申请人就业年数客户申请贷款时的年龄Y ：有；N ：没有1：最高；2：中等；3：较差1：相同；0：不相同（城市级别匹配）Y ：有；N ：没有1：有；0：没有客户的收入类型客户的家庭状况1：最高；2：中等；3：较差F ：女；M ：男客户的贷款金额客户的住房情况（租房or 与父母同住）客户违约30天的次数…客户违约60天的次数1：相同；0：不相同（城市级别匹配）客户居住房屋的面积大小客户工作的组织类型848第 6 期张利斌，等：基于XGBoost 机器学习模型的信用评分卡与基于逻辑回归模型的对比其中x i (i =1⋯11)为11个入模变量；f (x )为预测结果.2.1.5　信用评分卡的建立根据传统的信用评分机制，可以制作信用评分卡，标准的信用评分卡如表5所示.表中，A 、B 为假设的基础分值，本文设为500和50，θ0~θn 为x 1~x n 的估计参数，ω11~ωnk n为x 1~x n 各分量的WOE 值.根据评分转换原理，计算出11个入模变量的各分量得分值，具体结果如表6所示.利用表6的信用评分卡对5000个测试集样本进行评分转换，得测试集样本的最终得分情况见表7.从表7的得分情况可以看出，随着用户得分的上升，高分段的坏样本占比呈现出不断下降的趋势，这也说明了信用评分卡可以较好地识别信用风险.2.1.6　模型的效果评价对于分类模型而言，可以从分类能力和预测的准确程度来评价模型的效果.一般来说，使用AUC 和KS 来评估模型的分类能力以及F1和Accuracy 来评估模型的预测准确程度［13］.通过对训练集和测试集的样本测试，得到相关的评价指标如表8所示.从表8可以看出该模型在测试集上拥有0.7294的AUC 和0.5378的KS ，这表示模型具有较好的分类能力.同时该模型在测试集上拥有0.8218的F1和0.8325的Accuracy ，这表示模型具有较高的预测准确程度.2.2　XGBoost 机器学习模型2.2.1　朴素的XGBoost 机器学习模型首先，用训练数据来建立默认参数下的XGBoost 机器学习模型；其次，对所构建的XGBoost 机器学习模型进行效果评价.具体结果如表9所示.由表9可知，在没有超参数约束的情况下，XGBoost 机器学习模型在训练集上完全拟合，而在测试集上的表现相对一般，这表明该模型的泛化能力较弱.造成这种现象的原因是XGBoost 机器学习模型是基于决策树的集成模型，如果不限制其增表3　缺失变量处理表Tab. 3　Missing variable processing table 变量名称COMMONAREA_AVGCOMMONAREA_MODE COMMONAREA_MEDINONLIVINGAPARTMENTS_AVGNONLIVINGAPARTMENTS_MODE …AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAYAMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK NAME_TYPE_SUITEOBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLEDEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLEEXT_SOURCE_2AMT_GOODS_PRICEDAYS_LAST_PHONE_CHANGE缺失比例0.699250.699250.699250.693550.69355…0.134700.134700.134700.004150.003600.003600.003600.003600.002500.000750.00005处理方式删除变量删除变量删除变量删除变量删除变量…删除变量删除变量删除变量众数填充中位数填充中位数填充中位数填充中位数填充中位数填充中位数填充中位数填充表5　标准评分卡Table. 5　Standard score card变量基准点x 1x 2…x n WOE 分箱—12…k 112…k 2 (12)…k n分值(A -Bθ0)-(Bθ1ω11)-(Bθ1ω12)…-(Bθ1ω1k)-(Bθ2ω21)-(Bθ2ω22)-(Bθ2ω2k)…-(Bθn ωn 1)-(Bθnωn 2)…-(Bθn ωnk)表4　入模变量表Table. 4　Molding variables变量教育程度（x 1）收入（x 2）就业年数（x 3）年龄（x 4）不动产拥有情况（x 5）所在地区评级（x 6）常驻地址和工作地址匹配情况（x 7）车辆情况（x 8）家庭电话提供情况（x 9）收入类型（x 10）家庭状况（x 11）IV0.96300.92130.89760.84320.81340.75030.74180.72120.70190.68180.6745相关性检测全部变量均通过相关性检测849第 42 卷中南民族大学学报（自然科学版）长，它可以学习到适应所有训练样本的规则.但是如何提高该模型在测试集上的表现，才是我们真正所关心的，因此需要对模型进行调参优化.2.2.2　调优的XGBoost机器学习模型XGBoost的超参数可以归为三个核心部分：通用参数，Booster参数和任务参数［14］.本文在通用参数、Booster参数以及学习目标参数这三类参数的具体选择如表10所示.本文使用网格搜索交叉验证得到的最优超参数为：eta为0.02，min_child_weight为2，gamma=0.2，max_depth为5，num_boost_round为110.使用该参数组合的XGBoost机器学习模型对训练数据和测试数据进行效果评价，具体结果如表11所示.从表11可以看出，该模型在测试集上拥有0.8746的AUC和0.6318的KS，这表示模型具有很好的分类能力.同时该模型在测试集上拥有0.9487的F1和0.9318的Accuracy，这表示模型具有很高的预测准确程度.将该模型与朴素的XGBoost机器学习模型在测试集上的表现进行对比，得到的结果如表12所示.从表12可知，调优的XGBoost机器学习模型相表8　模型结果评估Tab. 8　Evaluation of model results数据集训练集测试集分类能力评价AUC0.76820.7294KS0.55360.5378预测准确程度评价F10.83790.8218Accuracy0.84190.8325表9　朴素的XGBoost机器学习模型结果Tab. 9　Results of simple XGBoost machine learning model数据集训练集测试集分类能力评价AUC0.99620.8362KS0.99740.5546预测准确程度评价F10.99540.8871Accuracy0.99130.8916表6　基于逻辑回归模型的信用评分卡Tab. 6　Credit scoring card based on logistic regression model变量名称基础分值教育程度年龄常驻地址和工作地址收入类型WOE分箱—Lower secondarySecondary /secondary specialIncomplete higherHigher education20~4040~6060~80不相同相同WorkingCommercial associatePensionerState servantElse分值5576111419510133935321变量名称基础分值收入不动产拥有情况车辆情况家庭状况WOE分箱—<100000100000~200000200000~300000>300000有无无有MarriedSingle / not marriedCivil marriageSeparatedWidow分值55771013154112842431变量名称基础分值就业年数所在地区评级家庭电话提供情况WOE分箱—0~1010~2020~3030~50123否是分值5576101214491037表7　测试集样本得分情况统计Tab. 7　Statistics of sample scores of test set得分区间［599，609）［609，619）［619，629）［629，639）［639，649）［649，659）［659，669）［669，672］好样本132140645712865778712678坏样本3525535663473524总计167165698768928825747702好样本占比79%84.8%92.4%92.7%93.2%94.3%95.3%96.6%坏样本占比21%15.2%7.6%7.3%6.8%5.7%4.7%3.4%总体占比3.34%3.3%13.96%15.36%18.56%16.5%14.94%14.04%信用等级DCBA说明信用风险很高，不建议贷款有一定的信用风险，需要对资产和信誉做进一步评估后考虑是否贷款信用风险较低，需要对贷款的流向关注后考虑贷款信用风险极低，建议贷款850第 6 期张利斌，等：基于XGBoost 机器学习模型的信用评分卡与基于逻辑回归模型的对比比于朴素的XGBoost 机器学习模型，AUC 、KS 、F1和Accuracy 都有所提升，这说明调优后的XGBoost 机器学习模型更加优秀.2.2.3　信用评分卡的构建为了更加具体地观察调优的XGBoost 机器学习模型输出结果，本文考虑引入传统的信用评分机制，进而将机器学习模型输出的概率值转换为常见的信用评分值.通过对测试集样本的信用评分统计，具体的信用评分卡如表13所示.从表13可以看出，XGBoost 机器学习模型输出的概率值可以通过信用评分机制转换为信用评分值.随着得分的提高，好样本的占比逐渐提升，坏样本的占比逐渐降低，这说明所建立的信用评分卡能够较好地识别信用风险.2.3　模型对比分析根据上文的实验结果，将逻辑回归模型和调优的XGBoost 机器学习模型在测试集上的AUC 、KS 、F1和Accuracy 进行比较，如表14所示.从表14可以看出，XGBoost 机器学习模型在测试集上的AUC 、KS 、F1和Accuracy 均高于逻辑回归模型.通过对两种建模方式的比较，XGBoost 机器学习模型更加优秀的原因主要有以下三点：（1）　维度信息损失程度更低在建立逻辑回归模型，运用WOE 分箱、IV 值筛选法以及相关性检测相结合的方法从121个原始变量中挑选出11个变量来建立逻辑回归模型，该方法损失了较多的维度信息，仅列出Ⅳ最高的11个变量.然而，在建立XGBoost 机器学习模型时，将121个变量经过数据处理后全部输入到模型中，几乎没有原始数据的信息损失.单从数据维度来看，XGBoost 机器学习模型纳入更多的维度信息是机器学习模型相对于逻辑回归模型更加优秀的原因之一.（2）　缺失值的处理方式更加科学在建立逻辑回归模型时，一般删除缺失比例超表10　XGBoost 的调参参数Tab. 10　Adjusted parameters of XGBoost超参数通用参数Booster 参数学习目标参数参数标签booster=tree etamin_child_weight gamma max_depth num_boost_roundobject=binary ：logisticeval_metric ：auc ，ks ，f1，accuracy参数含义决策树学习率最小叶节点样本权值gamma 值基决策树最大深度迭代轮数逻辑回归算法误差评判标准参数作用使用决策树作为基学习器控制基学习器的特征权重更新大小控制基学习器的叶子节点分裂情况控制基学习器的叶子节点总数控制基学习器的最大深度控制算法的迭代次数控制每次迭代的目标损失函数评估模型的分类性能表12　朴素的XGBoost 与调优的XGBoost 机器学习模型对比结果Tab. 12　Comparison results of simple XGboost and optimizedXGboost machine learning models模型朴素的XGBoost 机器学习模型调优的XGBoost 机器学习模型AUC0.83620.8746KS0.55460.6318F10.88710.9487Accuracy 0.89160.9318表11　调优的XGBoost 机器学习模型结果Tab. 11　Results of optimized XGboost machine learning model 数据集训练集测试集分类能力评价AUC0.88690.8746KS0.65280.6318预测准确程度评价F10.95380.9487Accuracy 0.94190.9318表13　基于XGBoost 机器学习模型的信用评分卡Tab. 13　Credit scoring card based on XGBoost machine learning model输出概率（0.0，0.5］（0.5，0.6］（0.6，0.7］（0.7，0.8］（0.8，0.9］（0.9，1.0］得分区间（-∞，500］（500，509］（509，528］（528，558］（558，606］（606，+∞）好样本528755876985728660坏样本12510397814715总体6538589731066775675好样本占比/%80.8688.0090.0392.4093.9497.78坏样本占比/%19.1412.009.977.606.042.22总体占比/%13.0617.1619.4621.3215.5013.50信用等级D C B A说明信用风险很高，不建议贷款有一定的信用风险，需要对资产和信誉做进一步评估后考虑是否贷款信用风险较低，需要对贷款的流向关注后考虑贷款信用风险极低，建议贷款表14　逻辑回归模型与调优的XGBoost 机器学习模型对比结果Tab. 14　Comparison results between logistic regression model andoptimized XGboost machine learning model模型逻辑回归模型调优的XGBoost 机器学习模型AUC0.72940.8746KS0.53780.6318F10.82180.9487Accuracy 0.83250.9318851第 42 卷中南民族大学学报（自然科学版）过10%的缺失值，同时用众数填充类别型缺失变量和中位数填充连续型缺失变量，该方法有一定的人工干预，处理缺失值方式不够严谨.然而，XGBoost 机器学习模型采用内置算法处理数据的缺失值，该方法处理缺失值更加科学.单从缺失值的处理方式来看，XGBoost机器学习模型科学地处理缺失值是该模型相对于逻辑回归模型更加优秀的原因之一.（3）　模型的算法原理考虑了正则化项在建立逻辑回归模型时，没有考虑正则化项，导致该模型复杂度较高，有过拟合的风险，评估效果一般.然而，在建立XGBoost机器学习模型时，考虑了正则化项，降低了过拟合风险，评估效果得到了有效提升.单从模型的算法原理来看，XGBoost机器学习模型考虑了正则化项是该模型相对于逻辑回归模型更加优秀的原因之一.3　结论与思考本文比较了逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型在信用评分卡构建中的具体表现，通过对比两个模型的AUC、KS、F1和Accuracy值，得出了以下结论：（1）逻辑回归模型在测试集上的分类效果以及预测准确程度不如XGBoost机器学习模型.逻辑回归模型的AUC、KS、F1和Accuracy均低于XGBoost 机器学习模型，这表明XGBoost机器学习模型在分类效果以及预测准确程度上均表现更优.（2）逻辑回归模型建模过程较XGBoost机器学习模型更易于理解.在建立逻辑回归模型时，通过特征筛选从121个变量中筛选出11个变量建立逻辑回归模型，该方法建模过程透明，易于理解.然而，XGBoost机器学习模型以编程和调整参数的形式来建立模型，具有一定的不透明性，不易于理解.（3）维度信息损失程度更低、缺失值的处理方式更加科学以及模型的算法原理更加科学（考虑了正则化项）是XGBoost机器学习模型相较于逻辑回归模型在分类效果以及预测准确程度上更加优秀的原因.如何融合逻辑回归模型和XGBoost机器学习模型，使其两者在风控领域可以优势互补，在提高模型效果的同时又增强解释能力？是值得我们下一步深入研究的问题.参考文献［1］WIGINTON，J C. 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