[發(fā)明專利]用于優(yōu)化信用評估模型的數(shù)據(jù)處理方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710785991.2
• 申請日: 2017-09-04
• 公開（公告）號: CN107633265B
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發(fā)明（設計）人: 陳肖黎;賈西貝
• 申請（專利權）人: 深圳市華傲數(shù)據(jù)技術有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06Q40/02
• 代理公司: 北京酷愛智慧知識產(chǎn)權代理有限公司 11514
• 代理人: 安娜

1.一種用于優(yōu)化信用評估模型的數(shù)據(jù)處理方法，其特征在于，包括：

獲取借款人的相關信息作為樣本數(shù)據(jù)；

將所述樣本數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集；

利用所述訓練集進行數(shù)據(jù)建模，得到初步評估模型；

利用所述測試集對所述初步評估模型進行測試；

若測試結果不滿足評估標準，則重新劃分訓練集和測試集，利用重新劃分的訓練集和測試集訓練進行數(shù)據(jù)建模和測試；

若測試結果滿足評估標準，則結束訓練，確定最終評估模型；

所述利用所述訓練集進行數(shù)據(jù)建模，得到初步評估模型，包括：

采用決策樹算法對所述訓練集中的連續(xù)型變量進行分段處理，將所述連續(xù)型變量轉換為離散型變量；

采用聚類算法對所述訓練集中的離散型變量進行分類處理；

根據(jù)分類結果對變量進行合并，確定初步模型特征值；

對所述模型特征值的樣本數(shù)據(jù)進行邏輯回歸，建立初步評估模型；

在進行邏輯回歸之前，還包括：

若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則補全該模型特征值的數(shù)據(jù)；

所述若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則補全該模型特征值的數(shù)據(jù)，包括：

若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則查到該模型特征值的替換變量；

根據(jù)查到的替換變量的數(shù)據(jù)補全該模型特征值的數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，確定所述替換變量的方法包括：

計算變量間的歐式距離；

歐式距離小于閾值的兩項變量互為替換變量。

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則補全該模型特征值的數(shù)據(jù)，包括：

若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則計算所有借款人該模型特征值的均值或中值；

根據(jù)計算得到的均值或中值補全該借款人的缺少數(shù)據(jù)的模型特征值。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：獲取外部統(tǒng)計數(shù)據(jù)；

所述若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則補全該模型特征值的數(shù)據(jù)，包括：

若借款人的模型特征值缺少數(shù)據(jù)，則根據(jù)所述外部統(tǒng)計數(shù)據(jù)補全該借款人的缺少數(shù)據(jù)的模型特征值。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，在進行邏輯回歸之前，還包括：

計算每個變量的信息價值；

根據(jù)預定的價值閾值進行檢驗，判斷變量是否有效；

對于無效的變量不參與邏輯回歸。

6.一種用于優(yōu)化信用評估模型的數(shù)據(jù)處理裝置，其特征在于，包括：

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取借款人的相關信息作為樣本數(shù)據(jù)；

樣本劃分模塊，用于將所述樣本數(shù)據(jù)劃分為訓練集和測試集；

模型訓練模塊，用于利用所述訓練集進行數(shù)據(jù)建模，得到初步評估模型；

模型測試模塊，用于利用所述測試集對所述初步評估模型進行測試；若測試結果不滿足評估標準，則重新劃分訓練集和測試集，利用重新劃分的訓練集和測試集訓練進行數(shù)據(jù)建模和測試；若測試結果滿足評估標準，則結束訓練，確定最終評估模型；

所述模型訓練模塊具體包括：

第一分類模塊，用于采用決策樹算法對所述訓練集中的連續(xù)型變量進行分段處理，將所述連續(xù)型變量轉換為離散型變量；

第二分類模塊，用于采用聚類算法對所述訓練集中的離散型變量進行分類處理；

變量合并模塊，用于根據(jù)分類結果對變量進行合并，確定初步模型特征值；

邏輯回歸模塊，用于對所述模型特征值的樣本數(shù)據(jù)進行邏輯回歸，建立初步評估模型。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1-5之一所述的方法。