[发明专利]面向不平衡数据集的信用风险预测方法在审
| 申请号： | 202110672533.4 | 申请日： | 2021-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN113409128A | 公开（公告）日： | 2021-09-17 |
| 发明（设计）人： | 陈海龙;杨畅;杜梅;张颖宇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06Q40/00 | 分类号： | G06Q40/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211 | 代理人： | 刘景祥 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向不平衡数据集的信用风险预测方法，包括：采集并预处理网贷平台的用户历史数据，并对预处理后的用户历史数据按预设比例划分为训练集和测试集；利用随机森林算法对训练集进行特征选择，得到最优特征子集；利用改进过采样方法对最优特征子集进行处理，得到平衡数据集；利用Focal Loss函数改进LightGBM算法的损失函数，以建立信用风险模型，利用平衡数据集对信用风险模型进行训练，得到信用风险预测模型；通过网格搜索算法对信用风险预测模型的参数进行优化，得到最佳信用风险预测模型；将测试集输入最佳信用风险预测模型中，得到预测结果。该方法从数据和算法两个方面来解决不平衡数据对模型分类效果的影响。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 不平衡 数据 信用风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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