Jan, 2024
基于联邦学习方法的数据不平衡对信用风险预测的影响
The Effects of Data Imbalance Under a Federated Learning Approach for Credit Risk Forecasting
Shuyao Zhang, Jordan Tay, Pedro Baiz
TL;DR信用风险预测对商业银行和其他金融机构在授予贷款和减少潜在损失方面起着关键作用。本研究调查了联邦学习在信用风险评估中的可行性，并展示了数据不平衡对模型性能的影响。通过使用多层感知机 (MLP)、长短期记忆网络 (LSTM) 和极限梯度提升 (XGBoost) 等不同架构，以及三个不同数据集和不同场景下的数据分布配置，我们证明了联邦模型在数据集较小的非主导客户上始终优于本地模型，在高度不平衡的数据场景中平均提高了 17.92% 的模型性能，然而对于数据更多的主导客户，联邦模型可能表现出较低的性能，因此需要针对这类客户提供特殊的激励以鼓励其参与。