[发明专利]样本生成方法、装置及存储介质在审
| 申请号： | 201910838714.2 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110544166A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 李京昊;陈鹏程;陈金辉;朱晨;庞云蔚 | 申请（专利权）人： | 北京三快在线科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 11138 北京三高永信知识产权代理有限责任公司 | 代理人： | 祝亚男<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种样本生成方法、装置及存储介质，属于机器学习领域。所述方法包括：根据多个用户申请信用评估的申请时间，对初始训练集进行划分，得到多个验证集；确定候选特征集中的每个用户特征在各个验证集上的信息值，候选特征集包括N个用户特征或N个用户特征中除初始化用户特征之外的用户特征；根据候选特征集中的每个用户特征在各个验证集上的信息值，从候选特征集中确定满足参考条件的至少一个参考用户特征；将入模用户特征作为信用评估模型的训练样本，入模用户特征包括确定的参考用户特征或确定的参考用户特征和初始化用户特征。本申请通过基于用户特征在各个验证集上的信息值，对用户特征进行筛选，提供了模型的稳定性和使用寿命。 | ||
| 搜索关键词： | 用户特征 验证集 候选特征 信用评估 初始化 参考 入模 申请 机器学习领域 参考条件 存储介质 使用寿命 训练样本 样本生成 用户申请 特征集 训练集 筛选 | ||
【主权项】：
1.一种样本生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取多个用户的第一用户特征集和信用标签，得到初始训练集，每个用户的第一用户特征集包括每个用户的N个用户特征的用户特征值，所述多个用户为申请信用评估的用户，所述N为正整数；/n根据所述多个用户申请信用评估的申请时间，对所述初始训练集进行划分，得到多个验证集，所述多个验证集对应用户的申请时间处于不同时间段；/n确定候选特征集中的每个用户特征在各个验证集上的信息值，所述候选特征集包括所述N个用户特征，或所述N个用户特征中除初始化用户特征之外的用户特征，所述信息值用于衡量用户特征的预测能力；/n根据所述候选特征集中的每个用户特征在各个验证集上的信息值，从所述候选特征集中确定满足参考条件的至少一个参考用户特征；/n将所述多个用户的第二用户特征集和信用标签，作为信用评估模型的训练样本，每个用户的第二用户特征集包括每个用户的入模用户特征的用户特征值，所述入模用户特征包括所述至少一个参考用户特征，或所述至少一个参考用户特征和所述初始化用户特征。/n
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