[发明专利]一种混合式机器学习信用评分模型构建方法在审
| 申请号： | 201710101817.1 | 申请日： | 2017-02-24 |
| 公开（公告）号： | CN106897918A | 公开（公告）日： | 2017-06-27 |
| 发明（设计）人： | 兰翔;钟磊 | 申请（专利权）人： | 上海易贷网金融信息服务有限公司 |
| 主分类号： | G06Q30/06 | 分类号： | G06Q30/06;G06Q40/02;G06N99/00 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙)51220 | 代理人： | 郭受刚 |
| 地址： | 201800 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种混合式机器学习信用评分模型构建方法包括步骤1基于贷款客户历史数据集确定客户风险分类标准；步骤2基于贷款客户历史数据集，通过特征抽取获得贷款客户数据特征集；步骤3从备选模型库中选择至少两种模型算法，基于选择的算法建立相应的模型，对建立的模型采用K折交叉检验方法进行模型性能检验，基于模型检验标准对将通过模型性能检验的模型进行标准检验，获得评价指标统计量值，根据各模型标准检验返回的评价指标统计量值大小选取最终建模使用的模型类型；步骤4基于选择的模型类型对应的算法，构建信用评分模型，实现了通过构建的混合式机器学习信用评分模型，能够高效准确的完成用户信用评价的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 混合式 机器 学习 信用 评分 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
一种混合式机器学习信用评分模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1：基于贷款客户历史数据集确定客户风险分类标准；步骤2：基于贷款客户历史数据集，通过特征抽取获得贷款客户数据特征集；步骤3：从备选模型库中选择至少两种模型算法，基于选择的算法建立相应的模型，对建立的模型采用K折交叉检验方法进行模型性能检验，基于模型检验标准对将通过模型性能检验的模型进行标准检验，获得评价指标统计量值，根据各模型标准检验返回的评价指标统计量值大小选取最终建模使用的模型类型；步骤4：基于选择的模型类型对应的算法，构建信用评分模型。
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