一种基于XGBoost的信贷风险预测方法、设备及介质

本申请公开了一种基于XGBoost的信贷风险预测方法、设备及介质，涉及金融科技技术领域。方法包括：采集借款方多维度数据，经清洗和标准化处理；通过因子分析提取股东控制、财务健康及还款能力三类核心风险特征；结合交易记录数据，利用XGBoost训练多分类模型，通过参数调优提升泛化能力；基于特征重要性筛选高贡献度变量，剔除冗余特征；将优化模型部署至信贷系统，实时输出五级分类结果，并动态更新模型以适应业务变化。本申请通过特征降维、模型优化与动态部署，显著提升信贷风险分类精度与实时性。