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申请/专利权人:天创信用服务有限公司
摘要:本发明涉及基于XGBoost模型的消费贷信用计算方法、装置及存储介质,应用于金融风控技术领域,包括:通过获取多维度业务场景的金融风控数据作为XGBoost模型的输入,根据各个维度的特征对于XGBoost模型的目标函数的贡献筛选第一输入特征,对于没有筛选上的特征进行合并从而生成规则,分别计算规则对于决策树的坏客率的影响,将没有筛选上的部分特征进行回捞添加到第一输入特征中,最后利用筛选出的特征进行模型调参,通过调参后的模型进行用户信用等级的判断,本申请在纯数理模型的基础上,添加专家模型的思想,提供了此类场景的标准模型模板,后续应用于相同场景上时,只需根据模型的约束进行数据ETL和特征计算,而跨平台的模型文件也可以快速部署和应用。
主权项:1.基于XGBoost模型的消费贷信用计算方法,其特征在于,所述方法包括:获取待检测用户的多维度金融风控数据,将所述待检测用户的多维度金融风控数据的多维度特征输入到预搭建好的XGBoost模型框架中;所述预搭建好的XGBoost模型框架输出每个特征对于目标函数的重要度,将重要度大于或等于预设的重要度阈值的特征作为第一输入特征集;将重要度小于预设的重要度阈值的特征作为第二输入特征集;对所述第二输入特征集引用tree包训练生成决策树;将所述第二输入特征集中的多条特征组合成一条规则,对每条规则在决策树中对应的坏客率进行排序,选取坏客率最高的多条规则对应的特征添加到所述第一输入特征集中,直到满足预设的终止条件;将所述第一输入特征集中的所有特征输入到决策树中,对所述决策树进行超参数的迭代优化,直到满足预设的迭代次数,获得最终的决策树;将所述第一输入特征集输入到XGBoost模型的每颗决策树中,得到最终预测结果;根据所述最终预测结果获取待检测用户的消费贷信用额度。
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百度查询: 天创信用服务有限公司 基于XGBoost模型的消费贷信用计算方法、装置及存储介质
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