摘要：在个人信用评估问题和风险日益剧增的背景下,为了能够高效地区分申请者的信用情况。从梯度提升树组合特征和集成算法的角度出发,提出一种基于Bagging集成算法的个人信用风险评估模型。为了验证梯度提升树组合生成特征的有效性,利用四个UCI数据集进行对比测试,结果表明通过增加新的组成特征,模型的鲁棒性更强。最后通过German和Credit两个数据集,与逻辑回归集成、支持向量机集成、随机森林集成、梯度提升树集成进行对比,验证了混合模型的有效性。