[发明专利]基于GBST的金融违约风险预测方法、装置和电子设备在审
| 申请号： | 201910582619.0 | 申请日： | 2019-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN110348721A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 沈赟;白苗君;郑彦 | 申请（专利权）人： | 北京淇瑀信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q40/02;G06F16/2458;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京清诚知识产权代理有限公司 11691 | 代理人： | 乔东峰 |
| 地址： | 100012 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于GBST的金融违约风险预测方法、装置、电子设备及计算机可读介质。所述方法基于训练数据集初始化GBST生存模型的基础生存树；从所述基础生存树开始，利用前一棵生存树预测出的生存概率与真实标签的残差进行优化迭代，以此训练得到后一棵生存树，直到总体损失小于既定的阈值；对于新金融用户的输入数据，利用最后得到的生存树遍历生成树的结果，输出该用户的生存曲线，根据该生存曲线预测每个时间段的违约风险概率。本发明拥有时间维度，可以获得每个客户的违约时间概率，预测精度高，且可以处理非线性异构数据。 | ||
| 搜索关键词： | 电子设备 风险预测 生存曲线 预测 计算机可读介质 训练数据集 风险概率 金融用户 生存概率 时间概率 时间维度 异构数据 真实标签 初始化 生成树 时间段 树遍历 残差 迭代 金融 输出 客户 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于GBST的金融违约风险预测方法，其特征在于，包括：获取历史金融用户数据集，根据历史金融用户数据集建立训练数据集；基于所述训练数据集初始化GBST生存模型的基础生存树；从所述基础生存树开始，利用前一棵生存树预测出的生存概率与真实标签的残差进行优化迭代，以此训练得到后一棵生存树，直到总体损失小于既定的阈值；对于新金融用户的输入数据，利用最后得到的生存树遍历生成树的结果，输出该用户的生存曲线，根据该生存曲线预测每个时间段的违约风险概率。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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