集成学习的客户贷款风险预估方法
实质审查的生效
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。
基本信息
专利标题 ：
集成学习的客户贷款风险预估方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114266653A
申请号 ：
CN202111625102.9
公开（公告）日 ：
2022-04-01
申请日 ：
2021-12-28
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黎良山
申请人 ：
南京星云数字技术有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市江北新区研创园团结路99号孵鹰大厦834室
代理机构 ：
北京市万慧达律师事务所
代理人 ：
谢浩荣
优先权 ：
CN202111625102.9
主分类号 ：
G06Q40/02
IPC分类号 ：
G06Q40/02 G06N3/08 G06N3/04 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q40/00
金融；保险；税务策略；公司或所得税的处理
G06Q40/02
银行业，例如，利息计算、信贷审批、抵押、家庭银行或网上银行
法律状态
2022-04-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 40/02
申请日 : 20211228
申请日 : 20211228
2022-04-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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