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随着金融市场的不断发展，银行风险问题日益凸显，本文针对银行风险预警问题，结合金融数据挖掘与机器学习技术，构建了一种基于金融数据挖掘与机器学习的银行风险预警模型，通过实证分析，验证了该模型在银行风险预警中的有效性和实用性。
银行作为金融体系的核心，其风险状况直接关系到金融市场的稳定，近年来，我国银行业在快速发展过程中，面临着各种风险挑战，如信用风险、市场风险、操作风险等，如何有效识别和预警银行风险，成为金融领域亟待解决的问题，本文旨在通过金融数据挖掘与机器学习技术，构建一种银行风险预警模型，为银行风险防范提供有力支持。
金融数据挖掘与机器学习技术概述
1、金融数据挖掘
金融数据挖掘是指运用数据挖掘技术，从金融领域的大量数据中提取有价值的信息和知识，为决策提供支持，金融数据挖掘的主要任务包括：数据预处理、特征选择、模型构建、模型评估等。
2、机器学习
机器学习是一种使计算机系统具备学习能力的技术，通过学习大量数据，机器学习模型能够自动识别数据中的规律和模式，为预测和决策提供支持，常见的机器学习算法有：决策树、支持向量机、神经网络等。
三、基于金融数据挖掘与机器学习的银行风险预警模型构建
1、数据预处理
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对原始金融数据进行清洗，去除噪声和异常值，对数据进行归一化处理，使不同特征的数据具有可比性。
2、特征选择
根据银行风险预警需求，选取与风险相关的特征，常用的特征选择方法有：信息增益、互信息、卡方检验等。
3、模型构建
采用机器学习算法构建银行风险预警模型，本文选用决策树算法作为模型构建的基础，并结合支持向量机算法进行优化。
4、模型评估
利用交叉验证方法对模型进行评估，选择最佳参数组合，评估指标包括：准确率、召回率、F1值等。
实证分析
1、数据来源
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本文选取某银行近五年的交易数据、客户信息、财务数据等作为研究数据。
2、实证结果
通过对模型的训练和测试，得到以下结果：
（1）准确率为85.2%，召回率为83.4%，F1值为84.1%。
（2）与传统风险预警模型相比，本文提出的模型在准确率、召回率和F1值等方面均有显著提升。
本文基于金融数据挖掘与机器学习技术，构建了一种银行风险预警模型，实证分析表明，该模型在银行风险预警中具有较高的准确性和实用性，可以进一步优化模型，提高其预测能力，为银行风险防范提供有力支持。
关键词：金融数据挖掘；机器学习；银行风险预警；决策树；支持向量机
标签： #金融数据挖掘与分析论文
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