[发明专利]一种基于蜻蜓算法优化多核支持向量机的逾期风险预测方法在审
| 申请号： | 202110728489.4 | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113239638A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 江远强;李兰;谭静 | 申请（专利权）人： | 百维金科（上海）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06K9/62;G06N3/00;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 201913 上海市杨*** | 国省代码： | 上海;31 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于蜻蜓算法优化多核支持向量机的逾期风险预测方法，包括以下的步骤：首先，抽取建模样本，获取客户数据作为建模指标体系，所述客户数据包括正负标签和影响还款表现的信用数据；然后对信用数据进行标准化处理，划分训练集样本和测试集样本；根据建模样本的数据特征，建立多核支持向量机的逾期风险预测模型；采用蜻蜓算法优化多核支持向量机参数，然后训练集输入到预测模型完成训练；将测试集数据输入到训练优化后的预测模型，检验评估模型的效果。本文提出蜻蜓算法优化多核支持向量机的参数组合，克服多核支持向量机精度不高、容噪能力差、模型参数设定难度大等缺点，实现实时申请客户逾期风险预测在线预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 蜻蜓 算法 优化 多核 支持 向量 逾期 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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