[发明专利]基于阴影划分的集成SVM个人信用评估方法在审
| 申请号： | 202010903303.X | 申请日： | 2020-09-01 |
| 公开（公告）号： | CN112396507A | 公开（公告）日： | 2021-02-23 |
| 发明（设计）人： | 张清华;陈于思;艾志华;高满;赵凡;张沫 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06K9/62;G06N20/10 |
| 代理公司： | 重庆辉腾律师事务所 50215 | 代理人： | 王海军 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及信用监测技术领域，具体涉及一种基于阴影划分的集成SVM个人信用评估方法，包括：对训练数据进行预处理，进行特征选择，识别边界样本并对样本空间进行阴影划分，对训练数据进行采样，形成多组训练集以训练集成SVM模型，将待预测样本输入到训练好的集成SVM预测模型中，训练好的集成SVM预测模型通过m个基分类器投票的方式对待预测样本进行分类，每个基分类器投1票，所有基分类器投票完毕后，将待预测样本分到投票数最多的类中，输出信用评级，同时将数据存入数据库中。本发明对用户的信用评分进行科学的预测与评估，通过有效特征与样本的提取和筛选，有效提高用户信用监测的精度，有利于有效降低信贷或金融企业的信贷风险。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 阴影 划分 集成 svm 个人信用 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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