[发明专利]通过合成特征和梯度提升决策树进行预测的系统和方法在审
| 申请号： | 201780005322.7 | 申请日： | 2017-01-22 |
| 公开（公告）号： | CN108475393A | 公开（公告）日： | 2018-08-31 |
| 发明（设计）人： | 马克斯·卡纳迪·S | 申请（专利权）人： | 华为技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518129 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 公开了一种机器学习系统和方法，其中，根据输入数据创建多个合成特征，然后由计算机执行梯度提升决策树算法以处理所述合成特征和至少部分输入数据，从而产生输出，所述输出为概率。 | ||
| 搜索关键词： | 合成特征 机器学习系统 计算机执行 决策树算法 输出 决策树 概率 预测 创建 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实施的方法，其特征在于，包括：所述计算机获取与贷款申请相关的一组数据；所述计算机至少通过以下操作来确定多个合成特征：执行多个机器学习算法，所述机器学习算法中的每个算法在被执行时接收至少部分所述数据作为输入并且产生相应的合成特征作为输出来表示是否会发生贷款违约的初始概率；所述计算机执行梯度提升决策树(gradient boosted decision tree，GBDT)算法以处理所述合成特征和至少部分所述数据，从而产生输出来表示是否会发生所述贷款违约的最终概率。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华为技术有限公司，未经华为技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201780005322.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
