[发明专利]一种基于多模型堆叠融合预测的方法

摘要

本发明公开了一种基于多模型堆叠融合预测的方法，旨在解决强变量缺失的情况下，利用弱变量客观公正评价企业经营状况，预测企业在未来一段时间内的经营风险状况。本发明首先对企业经营行为数据进行数据分析，并对企业经营行为数据进行数据预处理和特征提取；利用提取的特征训练若干单模型并验证模型效果，选择最优的单模型用于堆叠融合；通过多个单模型堆叠融合的方法预测出企业经营风险的概率值。这种方法对企业的经营退出风险有很好的预测能力。

主权项

1.一种基于多模型堆叠融合预测的方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：从7个单模型中选取5个单模型作为第一层的预测模型；S2：将数据样本分成五份，依次取其中四份作为训练集，一份作为测试集，分别对五个单模型进行预测，其中每个单模型的测试集都不一样；S3：第j个单模型对第i个训练样本的预测结果将作为新的训练集中第i个样本的第j个特征值，并作为新的训练集，其中S4：第j个单模型对第i个测试样本的预测结果将作为新的测试集中第i个样本的第j个特征值，所有测试结果作为新的测试集输入到二层的单模型中进行测试，其中S5：对每个单模型设置三个不同的随机种子测试同一模型三次，预测得到的三个结果取算数平均做为该模型的预测值，所有模型预测得到的预测值作为新的测试集；S6：从7个单模型中选取1个单模型作为第二层的预测模型，使用S2中的新的训练集对该单模型进行训练；S7：将S4中的新的测试集预测S6中训练好的单模型，得到的结果即为预测值。