[发明专利]项目投资决策方法和系统

权利要求书

1.一种项目投资决策方法，所述方法包括：

采集项目的与投资决策相关联的多个预设维度的项目数据，所述多个预设维度基于不同的项目来设置和变更；

基于特征工程处理所述项目数据以获取与所述项目数据对应的项目特征；

将所述项目特征输入基于集成学习的项目投资决策模型以预测所述项目的可投资概率；以及

根据所预测的可投资概率来进行项目投资决策。

2.如权利要求1所述的方法，所述多个预设维度的选择根据对所述项目的投资决策的影响的大小来进行。

3.如权利要求1所述的方法，所述多个预设维度包括投资体制、投资方式、资金筹集、成本效益、资产归属、占地面积或建设时序中的一者或多者。

4.如权利要求1所述的方法，基于特征工程处理所述项目数据以获取与所述项目数据对应的项目特征进一步包括：

对所述项目数据进行预处理，所述预处理至少包括缺失值填充、异常值处理、归一化和统计变换；以及

对经预处理的项目数据进行特征转换、特征选择和特征提取以获取与所述项目数据对应的项目特征。

5.如权利要求4所述的方法，所述特征转换包括连续型特征转换或离散型特征转换。

6.如权利要求4所述的方法，所述特征选择包括过滤式特征选择、封装式特征选择或嵌入式特征选择中的一者或多者。

7.如权利要求4所述的方法，所述特征提取包括线性降维或非线性降维。

8.如权利要求1所述的方法，所述项目投资决策模型是基于多维度数据的分类预测模型。

9.如权利要求8所述的方法，所述项目投资决策模型是基于XGBoost的分类预测模型。

10.如权利要求9所述的方法，所述项目投资决策模型是通过以下方式来训练得到的，其中训练数据集包括与历史项目的与投资决策相关联的多个预设维度的项目数据对应的项目特征以及对应的目标可投资概率：

设置所述项目投资决策模型的参数；

对所述项目特征进行特征分裂以生成树来拟合目标函数，使得期望损失最小；以及

添加树以拟合先前生成的所有树的残差，直到达到树的深度阈值，以训练得到所述项目投资决策模型。

11.如权利要求10所述的方法，所述训练数据集中的项目特征基于在预设时间段内的历史项目的项目数据经特征工程处理后进行更新。

12.如权利要求1所述的方法，所述项目投资决策模型是定期训练的。

13.一种项目投资决策系统，所述系统包括：

数据采集模块，采集项目的与投资决策相关联的多个预设维度的项目数据，所述多个预设维度基于不同的项目来设置和变更；

数据处理模块，基于特征工程处理所述项目数据以获取与所述项目数据对应的项目特征；

投资决策模块，

将所述项目特征输入基于集成学习的项目投资决策模型以预测所述项目的可投资概率；以及

根据所预测的可投资概率来进行项目投资决策。

14.一种存储有指令的计算机可读存储介质，当所述指令被执行时使得机器执行如权利要求1-12中任一项所述的方法。