典型文献
逻辑回归模型在银行业金融机构风险用户检测中的应用研究
文献摘要：
风险用户检测作为银行业金融机构的一项常规工作,在银行业金融机构反洗钱、规避经营风险等方面具有重要意义.文章创新性探索将机器学习中的逻辑回归模型应用于银行业金融机构风险用户判断及识别领域,以某商业银行脱敏用户数据为训练数据,对正常用户和风险用户进行二分类,通过下采样、交叉验证等方法,得出训练模型并验证.实验结果表明:风险用户检测精度达99.6％,召回率达77.9％,逻辑回归模型对银行业金融机构风险用户检测具有应用研究价值.
文献关键词：
逻辑回归模型;银行业金融机构;风险用户;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
刘成星
作者机构：
中国人民银行贵阳中心支行
文献出处：
引用格式：
[1]刘成星-.逻辑回归模型在银行业金融机构风险用户检测中的应用研究)[J].金融科技时代,2022(09):71-73
A类：
B类：
逻辑回归模型,银行业金融机构,风险用户,反洗钱,经营风险,创新性探索,模型应用,用户判断,商业银行,脱敏,用户数据,训练数据,二分类,下采样,交叉验证,训练模型,检测精度,召回率
AB值：
0.240991
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