[发明专利]一种个人信贷违约预测方法在审
| 申请号： | 201910297027.4 | 申请日： | 2019-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN109949152A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 谭江来;徐晗茜;马玎 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 牟炳彦 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种个人信贷违约预测方法，具体包括以下步骤，S1.采集借款人的个人信息数据和信贷账户活动信息数据建立数据库，剔除数据的缺失值和异常值，对数据进行预处理；S2.构造决策树，多个决策树的组合分类器组成随机森林，构造随机森林模型，对信贷数据样本进行分类；S3.将逻辑回归分析和随机森林算法相结合，提高分类准确率，完成个人信贷违约预测。本发明所述的方法更关注个人数据的多样性，信息获取分析全面，解决了现有技术依赖数据拟合的缺点；本方法具有适用范围广，受个体影响小，预测准确率高的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 个人信贷 随机森林 预测 预处理 个人信息数据 分类准确率 建立数据库 组合分类器 个人数据 构造决策 技术依赖 逻辑回归 数据拟合 信贷数据 信息获取 信息数据 账户活动 决策树 准确率 算法 剔除 样本 分析 多样性 采集 分类 信贷 | ||
【主权项】：
1.一种个人信贷违约预测方法，其特征在于，所述方法包括：S1.采集借款人的个人信息数据和信贷账户活动信息数据建立数据库，剔除数据的缺失值和异常值，对数据进行预处理；S2.构造决策树，多个决策树的组合分类器组成随机森林，构造随机森林模型，对信贷数据样本进行分类；S3.将逻辑回归分析和随机森林算法相结合，提高分类准确率，完成个人信贷违约预测。
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