[发明专利]一种基于用户行为特征的信用卡还款概率预测方法

摘要

本发明涉及一种基于用户行为特征的信用卡还款概率预测方法，首先获取用户相关数据，包括用户交易信息、社交信息、征信信息、APP浏览和网页浏览信息以及催收信息；然后对获取的用户相关数据依次进行清洗；对清洗后的数据构建统计特征、业务特征和编码特征；随后对构建的特征进行筛选，并以筛选出的特征作为单模型输入，以超过设定的阈值天数是否还款作为单模型输出，采用分类算法进行多个单模型训练，并对各模型进行参数调整；将训练、调整后的多个单模型进行融合，获取最优模型；最后将实际待预测的样本用户特征输入最优模型，获取还款概率。与现有技术相比，本发明具有降低成本、提高还款概率预测准确率和稳定性等优点。