[发明专利]一种面向机器学习可解释性的信贷违约预测方法及系统

摘要

本发明涉及信贷违约预测技术领域，尤其是一种面向机器学习可解释性的信贷违约预测方法，包括以下步骤：S1、数据的采集；S2、数据的预处理；S3、数据的划分和训练；S4、模型的验证。本发明还公开了一种面向机器学习可解释性的信贷违约预测方法的系统，包括数据采集模块，所述数据采集模块通过信号线连接清洗筛选模块，清洗筛选模块对输入数据进行清洗，如数据某一变量有缺失，则对于少数非核心数据的予以删去，如删去的量过多则以总体分布抽样的方法以及根据其他信息做极大似然估计的办法填入数据，所述清洗筛选模块通过信号连接有数据划分模块，本发明能够高效准确进行违约预测。