[发明专利]一种基于改进的极限学习机的用户贷款违约预测方法在审
| 申请号： | 202211479665.6 | 申请日： | 2022-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN115587884A | 公开（公告）日： | 2023-01-10 |
| 发明（设计）人： | 应文豪;孙中强;钟珊;毕安琪;先晓兵 | 申请（专利权）人： | 常熟理工学院 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q10/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 张俊范 |
| 地址： | 215500 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进的极限学习机的用户贷款违约预测方法，包括步骤：1、由用户贷款违约数据集训练加权极限学习机，用户贷款违约数据集由用户个人信息以及是否违约标签组成；2、将待预测用户个人信息输入训练后的加权极限学习机，输出得到预测结果；其中，加权极限学习机的目标代价权重矩阵基于初始权重与额外权重求和得到，用户贷款违约数据集依据是否违约标签分类为多数类样本与少数类样本，初始权重由多数类样本的数量与少数类样本的数量的差异确定，额外权重由用户贷款违约数据集中样本的附近异类样本数量确定。本发明通过引入初始权重与额外权重求的解决了贷款违约预测数据集的不平衡问题，提高分类性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 极限 学习机 用户 贷款 违约 预测 方法 | ||
【主权项】：
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