25年CH金融大数据关键词：个人信贷风险；随机森林；数据预处理；Logistic回归模型；特征工程终稿-约16106字符.docx

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摘要随着个人信贷规模扩张，违约风险加剧，构建精准风险评估模型成为金融机构核心需求。本研究基于美国 Lending Club 平台 4.8 万余条贷款数据，运用随机森林算法开展信贷风险预测，通过数据预处理及统计检验筛选核心变量（信用等级、工作年限、年收入、债务收入比、循环贷款利用率），构建模型并与 Logistic 回归对比。结果表明，随机森林模型在违约客户识别、抗噪声及非线性建模上显著优于传统模型，区分能力达国际水平。信用等级与债务收入比是核心驱动因素，反映还款意愿与偿债压力，循环贷款利用率对风险的解释力高于单一收入指标，凸显流动性评估重要性。研...

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