[发明专利]一种基于Stacking集成学习的网贷回头客预测的方法在审
| 申请号： | 202110026408.6 | 申请日： | 2021-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN112700325A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 张涛;秦立力 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q30/02;G06N20/20 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于Stacking集成学习的网贷回头客预测的方法，包括:数据采集、数据处理、特征提取、模型训练。本发明在对用户二次贷款意愿预测的时候，考虑从四个维度来收集用户的相关数据，尤其加入了过往模型预测所忽视的用户的行为标签数据以及用户的社交关系数据加入数据采集中。因为研究表明用户的消费信息和人际关系会对用户的行为产生影响。为了避免单一学习器精度低，容易过拟合的问题，采用Stacking集成学习提升预测的准确度。考虑到了性能和精度的平衡，采用10折交叉验证来训练模型。并且选择了比较新又高性能的CatBoost、分类精度良好的经典XGBoost和随机森林作为初级学习器，大大降低了训练过程的耗时，提高了预测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 stacking 集成 学习 回头客 预测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京工业大学，未经北京工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110026408.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
