金融科技营销优化：逻辑回归与 XGBoost 的比较研究

正如几项研究所示，预测信用风险仍是金融服务行业的主要关切，受到广泛关注。这一研究领域至关重要，因为它有助于金融组织确定借款人违约的概率，这对贷款选择和风险管理战术具有直接影响。尽管已在该领域取得了进展，但仍存在关于信用卡申请前消费者行为的大量知识缺口。本研究的目标是预测客户对邮寄活动的响应并评估参与者违约的可能性。本研究采用特定的机器学习技术，即逻辑回归和 XGBoost 来分析消费者行为并预测对直接邮寄活动的响应。通过整合不同的预处理策略，包括填补和分箱，我们增强了预测模型的鲁棒性和准确性。结果表明，XGBoost 在各种指标上始终优于逻辑回归，特别是在使用类别分箱和自定义填补的情况下。这些发现表明，XGBoost 在处理复杂数据结构方面尤为有效，并在评估信用风险方面提供了强大的预测能力。