[发明专利]一种基于机器学习模型的企业风险评估方法在审
| 申请号： | 201910722029.3 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110443304A | 公开（公告）日： | 2019-11-12 |
| 发明（设计）人： | 李振;鲍东岳;张刚;尹正 | 申请（专利权）人： | 民生科技有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 巴晓艳 |
| 地址： | 101300 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及企业风险评估技术领域，提供了一种基于机器学习模型的企业风险评估方法，将企业特征数据拆分为训练集和验证集，确定3个用于企业风险评估的模型算法；模型训练：将训练集进行5折交叉验证，同时使用3个所述模型算法训练模型；5份测试子集每个模型的预测概率值均形成一个新的字段；将所有新的字段与原始部分字段放在一起，使用stacking模型通过5折交叉验证再次学习，得出测试子集的最终预测概率值；对验证集进行预测，得到验证集的预测概率值。本发明采用了级联的模型融合方式，发挥多机器学习模型的优势，分别用3模型进行训练，并调优；使用三层级联的架构以及stacking融合的方式将模型融合；方法简单易用，应用前景广阔。 | ||
| 搜索关键词： | 企业风险评估 验证集 字段 预测 测试子集 基于机器 交叉验证 模型融合 模型算法 训练集 概率 学习 应用前景广阔 模型训练 企业特征 训练模型 层级联 多机器 级联 架构 融合 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习模型的企业风险评估方法，其特征在于，所述方法包括：S1、将企业特征数据拆分为训练集和验证集，确定3个用于企业风险评估的模型算法；S2、模型训练：将训练集进行5折交叉验证，其中4份作为训练子集，剩下1份作为测试子集；同时利用3个所述模型算法来训练模型，每个模型算法对应确定5个模型，记录各模型的最优参数；5份测试子集每个模型的预测概率值均形成一个新的字段；将所有新的字段以及原始部分字段放在一起，形成新的特征训练数据；使用stacking模型通过5折交叉验证再次学习，记录stacking模型的最优参数；S3、使用S2模型训练的逻辑对S1中的验证集进行预测，得到验证集的最终预测概率值；S4、模型评价。
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