[发明专利]一种基于机器学习的P2P网贷客户信用评分方法及系统在审
| 申请号： | 201910508372.8 | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110264340A | 公开（公告）日： | 2019-09-20 |
| 发明（设计）人： | 陈华龙;段浴;王善魏 | 申请（专利权）人： | 重庆无界领智普惠商务信息咨询有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 401120 重庆市渝北*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于机器学习的P2P网贷客户信用评分方法及系统，涉及互联网金融数据处理领域，本方法包含S1：采集有主动借贷意愿及有潜在借贷意愿的客户信息数据；S2：对采集到的冗余数据、稀疏数据、缺失不完整数据等受“污染”的数据进行数据清洗；S3：将客户信息数据按校验规则进行有效性和完整性验证；S4：截取部分客户信息数据按照训练集和测试集4:1的比例进行划分；S5：通过机器学习算法构建信用评分模型；S6：输入客户信息测试数据，得到客户信息综合评分。本发明既解决临时资金周转困难客户的借贷需求，又保证其有较强的还贷能力，降低平台放贷风险，应用前景广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 客户信息数据 基于机器 客户信息 客户信用 采集 机器学习算法 金融数据处理 资金周转困难 完整性验证 测试数据 评分模型 冗余数据 数据清洗 完整数据 稀疏数据 校验规则 测试集 训练集 截取 构建 学习 互联网 信用 客户 污染 应用 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的P2P网贷客户信用评分方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1：通过抓取借贷网站、金融网站数据指标采集有主动借贷意愿的主动借贷客户信息数据和有潜在借贷意愿的潜在借贷客户信息数据，综合整理成客户信息数据；S2：对客户数据进行数据预处理，对采集到的一些冗余数据、稀疏数据、缺失不完整数据等受“污染”的数据进行数据清洗，检查数据一致性，处理无效值和缺失值；S3：对初步清洗后的客户信息数据按校验规则进行有效性验证和完整性验证，验证合格的数据进行入库；S4：截取部分客户信息数据进行数据划分，其中80％用于机器学习客户信用评分模型训练，20％用于机器学习客户信用评分模型测试；S5：将客户信息数据输入到训练数据集中，通过机器学习算法构建机器学习客户信用评分模型；S6：将客户信息测试数据集输入机器学习客户信用评分模型，输出得到客户信息综合评分，对客户信用评分进行验证，若合格则完成机器学习客户信用评分模型训练，若不合格则重新训练。
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