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申请/专利权人：四川农村商业联合银行股份有限公司
摘要：本发明公开了一种基于预测类别相关性的经营性贷款需求预测方法及系统，属于经营性贷款需求预测技术领域，包括步骤：选择基模型；再融合基模型，采用多数投票规则融合不同基模型的预测结果；最后将融合模型预测结果运用到贷款需求预测场景中。本发明提出了基于预测类别相关性的集成学习基模型筛选方案，提高了模型准确性。同时，本发明方法可应用于预测真实性经营性贷款需求倾向，可提高贷款需求预测精度。
主权项：1.一种基于预测类别相关性的经营性贷款需求预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，基模型筛选：选择m个个体学习器，在验证集上用m个个体学习器做预测，形成每个个体学习器在验证集每个样本上的二分类预测结果数据集，m为整数；然后，用AUC指标计算方法在所述二分类预测结果数据集上，计算每个个体学习器的模型评估指标AUC，得到m个个体学习器各自的AUC指标；然后，进行m个个体学习器的AUC指标排序，得到有序的个体学习器性能列表及AUC值最大的个体学习器；然后，用类别相关性计算方法在所述二分类预测结果数据集上，用AUC值最大的个体学习器的二分类预测结果，分别与其他个体学习器的二分类预测结果计算相关性系数，得到每个个体学习器的二分类预测结果相关性系数；然后，筛选个体学习器AUC在平均值以上且相关系数绝对值小于参考值的模型，作为筛选得到的用于后续集成学习的基模型；步骤二，利用多个筛选得到的基模型加上AUC值最大的个体学习器模型构成融合模型分类器，再采用多数投票规则融合所述融合模型分类器的预测结果；其中，所述融合模型分类器的预测结果为二分类数据，二分类数据具体为类别一和类别二；如果超过设定数量值的基模型预测结果都为二分类中的类别一，则将第一类别作为融合模型分类器的最终预测结果；否则，融合模型分类器的最终预测结果为类别二；最后，根据融合模型分类器的最终预测结果进行真实经营性贷款需求预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川农村商业联合银行股份有限公司 基于预测类别相关性的经营性贷款需求预测方法及系统
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