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申请/专利权人：天元大数据信用管理有限公司

摘要：本说明书实施例公开了一种基于支持向量机的模型标签标注方法、设备及介质，方法包括：根据企业的信用数据建立信用模型的指标体系，确定出指标数据；对指标数据中的预设指标数据进行分类，并标注标签；根据标注后的预设指标数据，对预先构建的样本标签标注模型进行训练，得到符合要求的样本标签标注模型，确定预设指标数据的指标特征与标注标签的对应关系，其中，样本标签标注模型为支持向量机模型；通过符合要求的样本标签标注模型，分析指标数据中未标注指标数据的指标特征，根据预设指标数据的指标特征与标注标签的对应关系，对未标注指标数据进行分类，标注标签，以便于根据标注标签的指标数据，对信用模型进行训练，得到符合要求的信用模型。

主权项：1.一种基于支持向量机的模型标签标注方法，其特征在于，所述方法包括：根据企业的信用数据建立信用模型的指标体系，确定出指标数据，其中，所述指标体系用于表示所述企业的信用情况；对所述指标数据中的预设指标数据进行分类，并标注标签；根据标注后的预设指标数据，对预先构建的样本标签标注模型进行训练，得到符合要求的样本标签标注模型，确定所述预设指标数据的指标特征与标注标签的对应关系，其中，所述样本标签标注模型为支持向量机模型；通过所述符合要求的样本标签标注模型，分析所述指标数据中未标注指标数据的指标特征，并根据所述预设指标数据的指标特征与标注标签的对应关系，对所述未标注指标数据进行分类，并标注标签，以便于根据标注标签的指标数据，对所述信用模型进行训练，得到符合要求的信用模型；所述确定所述预设指标数据的指标特征与标注标签的对应关系，具体包括：确定所述预设指标数据对应的至少一个指标特征；根据标注标签对应的分类信息，确定所述至少一个指标特征的权重；根据所述至少一个指标特征的权重，确定所述至少一个指标特征与所述标注标签的对应关系；所述根据标注标签的指标数据，对所述信用模型进行训练，得到符合要求的信用模型，具体包括：对进行标签标注后的信用数据进行指标相关性分析、指标重要性分析以及指标分布校验处理；将处理后的指标数据输入至预先构建的信用模型中，对所述信用模型进行训练，确定出符合要求的信用模型，以用于得到对应的信用评分结果；所述得到符合要求的样本标签标注模型之前，还包括：将所述预设指标数据分为训练集和测试集；将所述训练集中的预设指标数据输入至预先构建的样本标签标注模型，确定所述样本标签标注模型的优化目标函数和约束条件，通过SMO高效优化算法进行求解，对所述样本标签标注模型进行训练；其中，所述样本标签标注模型的优化目标函数为： 所述样本标签标注模型的约束条件为： 所述得到符合要求的样本标签标注模型之前，还包括：将所述测试集中的预设指标数据作为测试样本数据，输入至训练后的所述样本标签标注模型；根据所述样本标签标注模型输出的标签类别与预先标注的标签类别进行对比；若所述对比结果在预设的误差范围内，则训练后的样本标签标注模型为符合要求的样本标签标注模型；若所述对比结果超过预设的误差范围，则调整模型训练参数，优化迭代模型，对所述样本标签标注模型进行再次训练，以用于确定出符合要求的样本标签标注模型。

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