[发明专利]融合多种机器学习模型的征信评分方法及系统在审
| 申请号： | 201911081115.7 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN110956273A | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 陈浩锐;欧达城;杨正宇;林春;周芮琦;剧建军 | 申请（专利权）人： | 中信银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 北京市兰台律师事务所 11354 | 代理人： | 张峰 |
| 地址： | 100010 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合多种机器学习模型的征信评分方法及系统，其中方法包括如下步骤：步骤1，对客户数据清洗、转换，对缺失值进行处理，特征组合、序列化，衍生指标。步骤2，基于机器学习算法，建立身份特质、履约能力、行为偏好、信用历史和社会属性模型。步骤3，对所建模型进行训练和预测。步骤4，对子模型融合加权，建立征信综合评分模型，进行训练和预测。步骤5，对最终模型结果分数进行映射处理，将客户划分为极差、较差、一般、中等、良好、优秀、极好七个评价等级。该发明通过量化金融用户不同维度的数据特点，对用户过去的实际表现进行分析，实现了对用户征信的综合评价。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 多种 机器 学习 模型 评分 方法 系统 | ||
【主权项】：
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