[发明专利]基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法

权利要求书

1.基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法，包括服务端和用户端，其特征在于，还包括以下步骤：

第一步，在服务端设置Random Forest模型，并给出训练集和测试集，通过Bagging算法训练Random Forest模型；

第二步，在客户端提出用户金融风险评估请求给到服务端；

第三步，服务端在收到客户端请求后，通过匹配存储库中用户个人身份id，获取该用户所有业务属性以及金融数据；

第四步，服务器端利用训练好的Random Forest模型对该用户的业务属性和金融数据进行风险评估，并将输出结果返回给服务器端；

第五步，服务器将结果进行整理，最后输出给客户端最终的金融风险评估结果。

2.根据权利要求1所述的基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法，其特征在于：客户端至少包括一种输入模块，用于输入用户身份信息、请求信息；

验证模块，用于验证用户身份信息；

以及通信模块，用于客户端和服务端之间的数据传输。

3.根据权利要求2所述的基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法，其特征在于：所述输入模块为触碰式输入装置或键盘。

4.根据权利要求2所述的基于Random Forest神经网络的金融风险评估方法，其特征在于：所述验证模块为指纹识别装置或面部识别装置。