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[發(fā)明專利]商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法及裝置有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201911122189.0 申請(qǐng)日: 2019-11-15
公開(公告)號(hào): CN110866696B 公開(公告)日: 2023-05-26
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 沈思丞;周凡吟;曾途;吳桐;陳文;郭斌 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 成都數(shù)聯(lián)銘品科技有限公司
主分類號(hào): G06Q10/0635 分類號(hào): G06Q10/0635;G06Q10/067
代理公司: 北京市領(lǐng)專知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11590 代理人: 張玲;陳益思
地址: 610015 四川省成都市自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)*** 國省代碼: 四川;51
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 商鋪掉鋪 風(fēng)險(xiǎn) 評(píng)估 模型 訓(xùn)練 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取訓(xùn)練樣本集,其中所述訓(xùn)練樣本包括好樣本和壞樣本,每個(gè)樣本中包含多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù);

所述多個(gè)指標(biāo)分為多個(gè)指標(biāo)維度,其中每個(gè)指標(biāo)維度對(duì)應(yīng)的所述多個(gè)指標(biāo)中的部分指標(biāo);基于多個(gè)指標(biāo)維度中的多個(gè)指標(biāo)訓(xùn)練初始模型;

基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型;所述目標(biāo)模型用于商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估;

基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型的步驟包括:

劃分時(shí)間區(qū)間,以發(fā)生掉鋪行為或者正常運(yùn)營的合同結(jié)束的當(dāng)月作為截止點(diǎn),向前倒推若干個(gè)時(shí)間區(qū)間,一個(gè)時(shí)間區(qū)間對(duì)應(yīng)一個(gè)子模型;

基于訓(xùn)練樣本,按照相同的步驟訓(xùn)練得到每一個(gè)子模型;

將訓(xùn)練得到的所有子模型進(jìn)行集成,得到最終的目標(biāo)模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于訓(xùn)練樣本,按照相同的步驟訓(xùn)練得到每一個(gè)子模型的步驟包括:

輸入訓(xùn)練樣本,所述訓(xùn)練樣本中的多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)為該子模型所對(duì)應(yīng)時(shí)間區(qū)間中的指標(biāo)數(shù)據(jù);

基于所述訓(xùn)練樣本中的所述多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行邏輯回歸訓(xùn)練,獲取所述多個(gè)指標(biāo)維度的評(píng)估值;

對(duì)得到的評(píng)估值進(jìn)行檢驗(yàn),若評(píng)估值的誤差達(dá)到設(shè)定的誤差精度或者迭代次數(shù)達(dá)到設(shè)定值,則停止訓(xùn)練,否則輸入新的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行重復(fù)訓(xùn)練,直至訓(xùn)練結(jié)束。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述將訓(xùn)練得到的所有子模型進(jìn)行集成的步驟包括:通過遺傳算法對(duì)所有子模型進(jìn)行權(quán)重分配,然后將各個(gè)子模型的評(píng)分值及其權(quán)重進(jìn)行疊加,得到最終的目標(biāo)模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述樣本中的指標(biāo)通過以下方式確定:

針對(duì)于每一個(gè)初步確定的指標(biāo),做WOE分箱處理,并獲得每個(gè)指標(biāo)的IV值;

根據(jù)預(yù)設(shè)的IV值區(qū)間確定每個(gè)指標(biāo)的區(qū)分能力的強(qiáng)弱,保留區(qū)分能力強(qiáng)的指標(biāo),剔除區(qū)分能力弱的指標(biāo),所述樣本中的指標(biāo)即為保留下來的指標(biāo)。

5.一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練裝置,其特征在于,其包括:

獲取模塊,用于獲取訓(xùn)練樣本,其中所述訓(xùn)練樣本包括好樣本和壞樣本,每個(gè)樣本中包含多個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù);

所述多個(gè)指標(biāo)分為多個(gè)指標(biāo)維度,其中每個(gè)指標(biāo)維度對(duì)應(yīng)的所述多個(gè)指標(biāo)中的部分指標(biāo);基于多個(gè)指標(biāo)維度中的多個(gè)指標(biāo)訓(xùn)練初始模型;

訓(xùn)練模塊,用于基于所述訓(xùn)練樣本訓(xùn)練初始模型以獲得目標(biāo)模型;所述目標(biāo)模型用于商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估;

所述初始模型包括多個(gè)子模型,其中每個(gè)子模型對(duì)應(yīng)一個(gè)時(shí)間區(qū)間;訓(xùn)練模塊包括:

劃分子模塊,用于劃分時(shí)間區(qū)間,以發(fā)生掉鋪行為或者正常運(yùn)營的合同結(jié)束的當(dāng)月作為截止點(diǎn),向前倒推若干個(gè)時(shí)間區(qū)間,一個(gè)時(shí)間區(qū)間對(duì)應(yīng)一個(gè)子模型;

訓(xùn)練子模塊,用于基于訓(xùn)練樣本,按照相同的步驟訓(xùn)練得到每一個(gè)子模型;

集成子模塊,用于將訓(xùn)練得到的所有子模型進(jìn)行集成,得到最終的目標(biāo)模型。

6.一種商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,其特征在于,其是利用權(quán)利要求1至3任一項(xiàng)所述的商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型訓(xùn)練方法訓(xùn)練所得到,所述商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型用于商鋪掉鋪風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估。

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