[发明专利]金融产品评估方法及其验证方法、装置

说明书

本申请涉及一种金融产品评估方法及其验证方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过获取预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据，进而将所述预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据输入初始分类模型，确定训练好的分类模型，其中，所述分类模型对所述预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据进行至少一次迭代；再获取预处理后的第二预设时间内的金融产品的第二技术指标数据；最后将预处理后的第二预设时间内的金融产品的第二技术指标数据输入训练好的分类模型，得到所述第二技术指标数据对应的用户评分。采用本方法能够提高分类效果及计算效率，增加评估过程中数据的可读性。

技术领域

本申请涉及金融技术领域，特别是涉及一种金融产品评估方法及其验证方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着数据挖掘技术的不断发展，已广泛应用到金融产品投资中，尤其是在分类预测场景、回归预测场景、商品推荐场景中的应用，为企业在面临营销活动没有针对性、市场活动预算有限、客户流程加剧等问题时提供了有效的用户分类解决方案。

当前针对金融行业营销场景中的分类问题，主要以传统的逻辑回归为核心算法。逻辑回归算法主要将线性回归的结果通过sigmod函数映射到0到1之间，映射的结果可以看作是数据样本点属于某一类的概率，如果结果越接近0或者1，说明分类结果的可信度越高。

然而，目前的方法，存在效率低下或浪费资源等问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种金融产品评估方法及其验证方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种金融产品评估方法，所述方法包括：

获取预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据；

将所述预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据输入初始分类模型，确定训练好的分类模型，其中，所述分类模型对所述预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据进行至少一次迭代；

获取预处理后的第二预设时间内的金融产品的第二技术指标数据；

将预处理后的第二预设时间内的金融产品的第二技术指标数据输入训练好的分类模型，得到所述第二技术指标数据对应的用户评分。

在其中一个实施例中，所述获取预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据包括：

获取预处理前的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据；

对所述预处理前的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据依次进行数据转化、数据填充以及数据降维，得到预处理后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据。

在其中一个实施例中，所述对所述预处理前的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据依次进行数据转化、数据填充以及数据降维包括：

采用dummyVars函数对所述预处理前的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据进行二进制转化，得到转化后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据；

采用preProcess函数对转化后的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据进行缺失值的填充，得到完整的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据；

采用cor函数计算完整的第一预设时间内的金融产品的第一技术指标数据之间的相关性以及第一技术指标数据与金融产品目标指标的相关性，得到第一技术指标数据之间的相关性所对应的第一相关度和第一技术指标数据与应变量的相关性所对应的第二相关度；