[发明专利]一种基于归类规则分类器的信用评级方法在审
| 申请号： | 201810414526.2 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108596758A | 公开（公告）日： | 2018-09-28 |
| 发明（设计）人： | 杨胜刚;陈佐;彭涵祺;赵寒枫;陈邦道;梅雪松;余湘军;李浩之;王芍 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/62 |
| 代理公司： | 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) 43008 | 代理人： | 邹大坚;胡君 |
| 地址： | 410082 湖南省长沙市*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于归类规则分类器的信用评级方法，步骤包括：S1.获取用于模型训练的用户信用信息集，分别提取用户信用信息集中各信息对应的特征属性构成训练集，并使用RIPPER分类器进行训练，得到RIPPER评级模型；S2.输入待评估用户的信用信息并提取对应的特征属性，将提取到的特征属性输入至RIPPER评级模型中进行分类，得到信用评级结果输出。本发明具有实现方法简单、评级性能好、评级效率高，且可方便获取评级规则以及规则易于理解等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 特征属性 信用评级 分类器 评级 用户信用信息 归类规则 评级模型 模型训练 信息对应 信用信息 训练集 输出 分类 评估 | ||
【主权项】：
1.一种基于归类规则分类器的信用评级方法，其特征在于，步骤包括：S1.RIPPER评级模型训练：获取用于模型训练的用户信用信息集，分别提取所述用户信用信息集中各信息对应的特征属性构成训练集，并使用RIPPER分类器进行训练，得到RIPPER评级模型；S2.信用评级：输入待评估用户的信用信息并提取对应的特征属性，将提取到的特征属性输入至所述RIPPER评级模型中进行分类，得到信用评级结果输出。
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