[發(fā)明專利]用戶信用評級方法、裝置、計算機設(shè)備以及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811535575.8 | 申請日： | 2018-12-14 |
| 公開（公告）號： | CN109767071A | 公開（公告）日： | 2019-05-17 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 馬新俊 | 申請（專利權(quán)）人： | 深圳壹賬通智能科技有限公司 |
| 主分類號： | G06Q10/06 | 分類號： | G06Q10/06 |
| 代理公司： | 廣州華進聯(lián)合專利商標代理有限公司 44224 | 代理人： | 王寧 |
| 地址： | 518052 廣東省深圳市*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 評級 分類模型 信用評級 模型初始參數(shù) 計算機設(shè)備 存儲介質(zhì) 用戶信用 貝葉斯 優(yōu)化 信用 隨機性 參數(shù)依賴性 人工智能 不穩(wěn)定性 初始參數(shù) 模型參數(shù) 模型獲得 人工參數(shù) 初始化 分級 申請 耗時 | ||
1.一種用戶信用評級方法，所述方法包括：
獲取待評級用戶的信用評級數(shù)據(jù)；
將所述待評級用戶的信用評級數(shù)據(jù)輸入XGBoost-BYS信用分類模型，獲得所述待評級用戶的信用分級結(jié)果；
所述XGBoost-BYS信用分類模型的獲取過程包括：獲取初始XGBoost模型以及模型初始參數(shù)，根據(jù)所述模型初始參數(shù)對所述初始XGBoost模型進行初始化，所述初始XGBoost模型用于根據(jù)信用評級數(shù)據(jù)對待評級用戶進行信用分級，通過貝葉斯優(yōu)化優(yōu)化所述參數(shù)初始化后的初始XGBoost模型的初始參數(shù)，獲得XGBoost-BYS信用分類模型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取初始XGBoost模型以及模型初始參數(shù)，根據(jù)所述模型初始參數(shù)對所述初始XGBoost模型進行初始化包括：
獲取以分類準確率作為適應度函數(shù)的初始XGBoost模型以及模型初始參數(shù)，根據(jù)所述模型初始參數(shù)對所述初始XGBoost模型進行初始化。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述通過貝葉斯優(yōu)化優(yōu)化所述初始XGBoost模型的初始參數(shù)，獲得XGBoost-BYS信用分類模型具體包括：
獲取初始XGBoost模型，根據(jù)貝葉斯優(yōu)化算法對所述初始XGBoost模型的預設(shè)初始參數(shù)進行參數(shù)調(diào)整；
獲得每次參數(shù)調(diào)整后所述初始XGBoost模型對應的多組value值；
獲取所述多組value值中最高的value值對應的參數(shù)值，將最高的value值對應的參數(shù)值作為目標參數(shù)值；
根據(jù)所述目標參數(shù)值設(shè)置XGBoost模型中參數(shù)，獲得XGBoost-BYS信用分類模型。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標參數(shù)值設(shè)置XGBoost模型中參數(shù)，獲得XGBoost-BYS信用分類模型具體包括：
通過設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型對帶標記的樣本數(shù)據(jù)進行分類，記錄所述設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型的分類準確率；
根據(jù)所述分類準確率調(diào)整所述設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型內(nèi)的參數(shù)值，通過調(diào)整參數(shù)后的XGBoost模型對帶標記的樣本數(shù)據(jù)進行分類，記錄所述設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型的分類準確率；
獲取所述分類準確率的變化率，當所述變化率低于閾值時，將最新的XGBoost模型作為XGBoost-BYS信用分類模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述目標參數(shù)值設(shè)置XGBoost模型中參數(shù)，獲得XGBoost-BYS信用分類模型具體包括：
通過設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型對帶標記的樣本數(shù)據(jù)進行分類，記錄所述設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型的分類準確率；
根據(jù)所述分類準確率調(diào)整所述設(shè)置參數(shù)后的XGBoost模型內(nèi)的參數(shù)值，通過調(diào)整參數(shù)后的XGBoost模型對帶標記的樣本數(shù)據(jù)進行分類，并記錄參數(shù)調(diào)整的次數(shù)；
當所述參數(shù)調(diào)整次數(shù)大于調(diào)整次數(shù)閾值時，將最新的XGBoost模型作為XGBoost-BYS信用分類模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述待評級用戶的信用評級數(shù)據(jù)輸入所述XGBoost-BYS信用分類模型，獲得所述待評級用戶的信用分級結(jié)果具體包括：
將所述待評級用戶的信用評級數(shù)據(jù)輸入所述XGBoost-BYS信用分類模型；
根據(jù)所述XGBoost-BYS信用分類模型中的決策樹對所述信用評級數(shù)據(jù)進行分類，獲得每個決策樹對所述信用評級數(shù)據(jù)分類的初級分類結(jié)果；
根據(jù)所述初級分類結(jié)果獲得所述待評級用戶的信用分級結(jié)果。
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預測目的的處理系統(tǒng)或方法
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