[发明专利]一种基于特征选取的信用评级方法有效
| 申请号： | 201810414547.4 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108335200A | 公开（公告）日： | 2018-07-27 |
| 发明（设计）人： | 杨胜刚;陈佐;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 |
| 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 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于特征选取的信用评级方法，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特性属性集；S2.对特性属性集使用RIPPER分类器执行多次RIPPER分类，每次RIPPER分类后根据分类结果对特征属性集中特征属性进行筛选，将筛选后的特征属性集重新进行RIPPER分类，直至生成所需的RIPPER评级模型；S3.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、数据处理量小、评级效率高、评级性能好且可便于获取易于用户理解的评级规则等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 特征属性 信用评级 评级 用户信用信息 分类 评级模型 特性属性 特征选取 筛选 数据处理量 分类结果 模型训练 信息对应 信用信息 用户理解 分类器 输出 评估 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征选取的信用评级方法，其特征在于，步骤包括：S1.特征属性集提取：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特征属性集；S2.基于特征选取的模型训练：对所述特征属性集执行多次RIPPER分类，每次RIPPER分类后根据分类结果对特征属性集中特征属性进行筛选，将筛选后的特征属性集重新进行RIPPER分类，直至生成所需的RIPPER评级模型；S3.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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