Gradient Descent Decision Tree Algorithm and Nonlinear Programming for Credit Risk Assessment and Credit Strategy
Notice bibliographique
Résumé
This research aimed to develop a scientific and accurate credit risk assessment model for small and medium-sized enterprises (SMEs) to support banks in credit decision-making. An improved decision tree model is proposed by integrating regularization to control complexity and employing an ensemble learning approach to enhance prediction accuracy. Multiple weak classifiers are iteratively refined using gradient descent optimization to form a robust, strong classifier. The model is trained through supervised learning, with the default probability of SMEs as the objective function, enabling a quantitative assessment of credit risk. The findings show that the proposed gradient descent decision tree algorithm achieves an AUC of 0.99 under 70% and 80% training set ratios, outperforming Adaptive Boosting (AUC = 0.97), Random Forest (AUC = 0.91), and traditional decision trees (AUC = 0.82). To further optimize bank loan strategies, this paper constructs a nonlinear multi-objective programming model that maximizes expected loan returns while considering risk constraints. The proposed approach not only improves credit risk prediction but also assists banks in formulating optimal lending strategies. This study advances credit risk modelling by integrating regularization and ensemble learning, offering a novel and practical solution for SME credit assessment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».