基于不平衡数据处理与加权软投票异质集成的农户贷款违约风险预测

来源：计算机应用与软件杂志2025年第8期北京时间：

作者：曹伟萍, 张劲松

摘要：构建农户违约预测模型对深化农业信贷风险管理具有重要意义。针对违约数据不平衡问题，提出一种基于指标优化和不平衡数据处理的加权软投票异质集成模型。利用支持向量机递归特征消除法选取关键指标，结合模糊C均值聚类和SMOTE技术构建平衡训练样本。集成六种基学习器，通过验证集确定软投票权重，融合各模型预测结果，获得最终预测。实验表明，该模型相比单一模型、同质和其他异质集成模型具有更高精度。线性支持向量机的系数权重分析显示，农业生产性收入、未偿还贷款等指标与违约风险正相关，金融产品关注度等指标与违约风险负相关。

关键词：农户贷款, 违约预测, 递归消除, 模糊C均值聚类, 加权软投票