多源数据融合下多维企业信用风险评估

本研究针对多源数据融合场景下多维的企业信用风险评估，探索有效的模型学习方法。根据实验结果与分析，可以得出结论：XGBOOST能够较好适应多源数据分布不一致性和多维场景指标数量繁多的特点，同时该方法不需要对数据细节进行较深入的处理，因此能够快速调整模型，适应市场监管动态变化的特点。