[发明专利]一种信用评级方法在审
| 申请号： | 201810415695.8 | 申请日： | 2018-05-03 |
| 公开（公告）号： | CN108564466A | 公开（公告）日： | 2018-09-21 |
| 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 |
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| 摘要： | 本发明公开一种信用评级方法，步骤包括：S1.获取用户信用信息集，提取各信息的特征属性构成特征属性集；S2.对特征属性集执行多次RIPPER分类，每次RIPPER分类后对特征属性进行筛选，重新进行RIPPER分类，直至得到所需的特征属性集；S3.对特征属性集进行二次筛选，得到最终的特征属性集并进行RIPPER分类，输出最终的RIPPER评级模型；S4.输入待评估用户的信用信息并提取特征属性，输入至RIPPER评级模型中进行分类，得到信用评级结果。本发明结合RIPPER分类以及两次特征筛选构建评级模型，实现方法简单，可便于获取易于理解的评级规则，且可以极大的减少数据处理量，提高评级效率及性能。 | ||
| 搜索关键词： | 特征属性 分类 评级模型 信用评级 评级 用户信用信息 筛选 数据处理量 二次筛选 提取特征 信用信息 次特征 构建 输出 评估 | ||
【主权项】：
1.一种信用评级方法，其特征在于，步骤包括：S1.特征提取：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；S2.一次分类：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模型，得到所需的特征属性集输出；S3.二次筛选：根据各特征属性对违约发生率的贡献程度，对所述步骤S2输出的特征属性集进行二次筛选，得到最终的特征属性集并进行RIPPER分类，输出最终的RIPPER评级模型；S4.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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