[发明专利]企业评分方法、装置、介质及电子设备

权利要求书

1.一种企业评分方法，其特征在于，包括：

获取关于目标企业的待评价特征数据，其中，所述待评价特征数据为信用特征数据、创新特征数据、运营特征数据、历史债务特征数据、纳税资质特征数据中的至少一类；

获取每类特征参数的拟合系数，并根据获取到的所述每类特征参数的拟合系数以及对应的特征参数确定企业评分模型；

将所述待评价特征数据输入所述企业评分模型，获得所述企业评分模型的输出作为所述目标企业的评分。

2.根据权利要求1所述的企业评分方法，其特征在于，获取每类特征参数的拟合系数，包括：

对获取到的多家企业的历史数据进行特征提取得到第一训练集，所述第一训练集包括：每家企业的多类特征数据中的至少一类，以及每家企业的评分数据；

基于所述第一训练集，通过迭代算法对第一逻辑回归模型进行训练，并根据训练后的第一逻辑回归模型获取每类特征参数的拟合系数。

3.根据权利要求2所述的企业评分方法，其特征在于，在获取每类特征参数的拟合系数之后，还包括：

对获取到的多家企业的历史数据进行特征提取得到第二训练集，所述第二训练集包括：每家企业的多类特征数据中的至少一类、所述每类特征参数的拟合系数，以及每家企业的评分数据；

基于所述第二训练集，通过迭代算法对第二逻辑回归模型进行训练，以得到企业评分模型。

4.根据权利要求3所述的企业评分方法，其特征在于，在得到企业评分模型之前，还包括：

获取对所述第二逻辑回归模型的验证集，所述验证集包括：每家企业的多类特征数据中的至少一类、每类特征参数的拟合系数，以及每家企业的评分数据；

通过所述验证集对训练后的第二逻辑回归模型进行验证，并获取验证结果；

若所述验证结果满足预设的验证条件，则将训练后的第二逻辑回归模型作为所述企业评分模型。

5.根据权利要求4所述的企业评分方法，其特征在于，还包括：

若所述验证结果不满足预设的验证条件，则继续训练所述第二述逻辑回归模型，直至对训练后的第二逻辑回归模型进行验证后得到的验证结果满足预设的验证条件。

6.根据权利要求4或5所述的企业评分方法，其特征在于，所述预设的验证条件包括：准确率、召回率和AUC中的至少一种。

7.根据权利要求1至5任一项所述的企业评分方法，其特征在于，获取关于目标企业的待评价特征数据，包括：

通过对官方发布的企业评价、企业排名和企业业务方积累的经验数据进行特征提取，获得所述关于目标企业的待评价特征数据。

8.一种企业评分装置，其特征在于，包括：

待评价特征数据获取模块，用于获取关于目标企业的待评价特征数据，其中，所述待评价特征数据为信用特征数据、创新特征数据、运营特征数据、历史债务特征数据、纳税资质特征数据中的至少一种；

企业评分模型确定模块，用于获取每类特征参数的拟合系数，并根据获取到的所述每类特征参数的拟合系数以及对应的特征参数确定企业评分模型；

评分模块，用于将所述待评价特征数据输入企业评分模型，获得所述企业评分模型的输出作为所述目标企业的评分。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的企业评分方法。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1至7中任一项所述的企业评分方法。