[发明专利]基于优化Boruta和XGBoost的信贷违约预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110991206.5 | 申请日： | 2021-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN113744042A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 张程;李高杰;原佳琪;陈柯芯 | 申请（专利权）人： | 重庆大学 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q10/04;G06N3/12;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州知学知识产权代理事务所(普通合伙) 33356 | 代理人： | 张雯 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了基于优化Boruta和XGBoost的信贷违约预测方法及系统，方法包括：获取原始数据集，并对所述原始数据集中各个文件进行数据预处理及特征组合操作，得到信贷组合数据集；基于Boruta‑XGB特征选择算法，对信贷组合数据集进行特征选择，得到包括最优特征子集的信贷数据集；基于特征选择获得的信贷数据集，使用遗传算法优化XGBoost算法的参数，构造生成Boruta‑GA‑XGB模型；并基于Boruta‑GA‑XGB模型，对待预测的用户信贷信息进行违约预测，获得预测结果。本发明采用优化的特征选择算法Boruta‑XGB挖掘所有与因变量相关的特征，使用遗传算法对XGBoost算法的参数进行优化，构建Boruta‑GA‑XGB模型对用户信贷违约进行预测，从而从根源上解决了现有的特征数量过多及模型参数过多导致信贷违约预测无法达到最优的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 优化 boruta xgboost 信贷 违约 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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