ABSTRACT Förutsägelse om lånestatus är ett effektivt verktyg för investeringsbeslut på peer-to-peer (P2P) utlåningsmarknaden. På P2P-lånemarknaden uppfyller de flesta låntagare återbetalningsplanen, men några av dem underlåter att betala tillbaka sina lån. Därför kan en obalanserad klassificeringsmetod användas för att diskriminera sådana förfallna låntagare. I detta sammanhang är syftet med detta dokument att föreslå en modell för investeringsbeslut på P2P:s utlåningsmarknad som består av fullt utbetalda lån som klassificeras via den instansbaserade entropy fuzzy support vektormaskinen (IEFSVM). IEFSVM är en modifierad version av den befintliga entropy fuzzy stödvektorn (EFSVM) i form av ett instansbaserat system. IEFSVM kan återspegla mönstret av närmaste grannar entropi med avseende på förändringen av dess storlek i stället för att fixa den i enhetlig grannskap storlek. Därför, IEFSVM tillåter klassbyte av närmaste grannar i fastställandet av fuzzy medlemskap. Genom att tillämpa modellen på låneklubbens dataset bestämmer vi vilka lån som förväntas vara helt betalda. Sedan tillhandahåller vi också en flergradig regressionsmodell för att generera en investeringsportfölj baserad på icke-standardlån som förväntas ge hög avkastning. Under hela försöket visar de empiriska resultaten att IEFSVM överträffar inte bara EFSVM utan även de sex andra toppmoderna klassificeringarna, inklusive den kostnadskänsliga adaptiva förbättringen, den kostnadskänsliga slumpmässiga skogen, EasyEnsemble, den slumpmässiga undersamplingshöjande, viktade extrema inlärningsmaskinen och den kostnadskänsliga extrema gradienthöjningen när det gäller klassificering av lånestatus. Dessutom är investeringsresultatet för flera regressionsmodeller med hjälp av IEFSVM högre och mer robust än för två andra referensvärden. I detta avseende drar vi slutsatsen att den föreslagna investeringsmodellen är en anständig och praktisk strategi för att stödja beslut på P2P-lånemarknaden. INDEX TERMS Entropy, stöd vektor maskiner, ekonomisk förvaltning, beslutsstöd system, peer-to-peer utlåning.
Som en praktisk tillämpning av IEFSVM, Cho et al. Ref föreslog modellen för investeringsbeslut genom att bygga en portfölj baserad på IEFSVM.
Application of Instance-Based Entropy Fuzzy Support Vector Machine in Peer-To-Peer Lending Investment Decision
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}