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文献综述
一、课题研究的背景 随着社会的进步和发展，个人的消费借贷突飞猛进发展。
个人消费贷款违约情况屡见不鲜。
借贷方式也变得越来越多样化，与从前多是银行抵押借贷有所不同，当今涌现很多网络借贷平台。
相比银行有抵押形式的借贷方式，这种借贷方式往往依赖于个人用户是否守信用，在这种背景下用户的个人借贷风险预测十分重要。
同时在大数据时代下催生了许多机器学习模型我们可以利用机器学习来对数据进行分析之后进行预测。
为了能够找到一种有效的个人借贷风险预测方法，本文将利用Lightgbm算法和集成学习基本原理运用在个人风险评估中，提高预测的准确性和效率。
二、课题研究的意义近几年来，国内外的经济环境有了很大的变化，国内越来越多借贷平台开始着重发展个人信用贷款业务。
为了获取最大利益，许多机构争相发展新客户，以降低申请贷款的通过条件为吸睛点来吸引客户，有的甚至忽视了个人借贷的实际用途批准贷款申请。
但与此同时国内经济增长速度放缓，一些经济条件已经出现问题的用户也能顺利拿到借贷，这些用户进入到信贷市场到站了非常严重的违约隐患。
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