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申请/专利权人：中国软件与技术服务股份有限公司
摘要：本发明公开了一种信用评分卡模型训练方法及纳税人非正常风险评估方法。本发明的风险评估方法包括：s1步训练样本的获取，s2步初始特征的获取，s3步对类别特征的连续化，s4步连续特征初始分箱点的选取，s5步连续特征最优分箱点的选取，s6步连续特征分箱结果单调性的保证，s7步特征选择选择预测性高的特征，s8步利用逻辑回归模型进行风险模型的训练，以及s9步利用学习到的纳税人非正常风险模型对纳税人的非正常风险进行预测。本发明提高了模型的预测结果，可以提前发现潜在的风险纳税人，帮助税务机关提早对风险纳税人的领票、开票行为进行控制，加大犯罪分子开设企业进行发票虚开的成本。
主权项：1.一种信用评分卡模型的特征数据生成方法，其步骤包括：1将纳税人状态为非正常的纳税人作为黑样本、纳税人状态为正常的纳税人作为白样本，并对黑样本和白样本进行特征提取；其中提取的特征分为类别特征和连续特征，对类别特征进行连续化，生成对应的连续特征；2对于每一连续特征，选取该连续特征的初始分箱点，然后从初始分箱点中选择一个最优分箱点，根据该最优分箱点将该连续特征的特征值划分为两部分，然后再分别对这两部分递归选择最优分箱点，直到满足设定条件，得到该连续特征的一组最优分箱点；然后检测该连续特征的最优分箱点的分箱结果单调性；如果不满足单调性，则对该连续特征的最优分箱点的分箱结果进行合并，直到连续特征的分箱结果满足单调性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国软件与技术服务股份有限公司 一种信用评分卡模型训练方法及纳税人非正常风险评估方法
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