[发明专利]集成学习的客户贷款风险预估方法在审
| 申请号： | 202111625102.9 | 申请日： | 2021-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN114266653A | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 黎良山 | 申请（专利权）人： | 南京星云数字技术有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京市万慧达律师事务所 11111 | 代理人： | 谢浩荣 |
| 地址： | 211800 江苏省南京市江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种集成学习的客户贷款风险预估方法，该方法包括：收集信贷风险评估数据集作为样本数据，训练得到LightGBM算法模型和TabNet算法模型；将LightGBM算法模型中的输出结果作为第一特征向量，将TabNet算法模型中的全连接层的输入结果作为第二特征向量；将所述第一特征向量和第二特征向量进行拼接聚合，将拼接聚合后形成的第三特征向量输入到LR回归模型进行训练得到融合后的预测模型，根据融合后形成的所述预测模型对客户的贷款风险进行预测。本发明结合LightGBM、TabNet以及LR融合的基于集成学习的客户贷款风险预估方法，能够获得更好的预测效果，且保证了预测模型的可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 集成 学习 客户 贷款风险 预估 方法 | ||
【主权项】：
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