[發明專利]基于樹模型的業務處理方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202110263365.3
• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN112785426A
• 公開（公告）日: 2021-05-11
• 發明（設計）人: 顧凌云;謝旻旗;段灣;孫兆悅;謝苗;王存偉;黃海濤
• 申請（專利權）人: 上海冰鑒信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q40/02
• 分類號: G06Q40/02;G06N20/00;G06N20/20;G06N3/08;G06N5/00
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 楊俊華

1.一種基于樹模型的業務處理方法，其特征在于，應用于電子設備，所述方法包括以下步驟：

獲取多組原始業務數據，基于設定模型對每組原始業務數據進行訓練，并獲取所述設定模型針對每組原始業務數據的樣本預測結果；根據所述樣本預測結果確定樣本預測分數；

對所述設定模型進行校驗，得到校驗結果；

在所述校驗結果表征所述設定模型通過校驗時，對所述樣本預測分數進行二次擬合，以構建目標樹模型；

獲取業務需求數據，采用所述目標樹模型對所述業務需求數據進行處理，得到處理結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述設定模型進行校驗，得到校驗結果，包括：

對所述設定模型進行特征重要性檢測和交互特征重要性檢測，得到檢測結果；

對所述設定模型進行KS值診斷以及AUC值診斷，得到診斷結果；

其中，在所述檢測結果和所述診斷結果均為通過時，判定所述設定模型通過校驗。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對所述樣本預測分數進行二次擬合，以構建目標樹模型，包括：

將所述樣本預測分數作為響應變量進行擬合，以構建所述目標樹模型。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，將所述樣本預測分數作為響應變量進行擬合，以構建所述目標樹模型，包括：

確定預設的p個特征變量，對所述特征變量進行分箱，得到每個特征變量對應的q個分箱；其中，p和q為正整數；

對分箱后的特征變量進行獨熱編碼，得到p*q個虛擬變量；

將所述樣本預測分數作為響應變量，將所述虛擬變量作為預測變量，構建并擬合可加性樹模型。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取每個虛擬變量的重要性參數；

判斷所述重要性參數是否符合設定條件；

若所述重要性參數不符合所述設定條件，則重新構建所述可加性樹模型。

6.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

在根據所述業務需求數據進行評分卡建立時對所述可加性樹模型的模型權重進行修正。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，在根據所述業務需求數據進行評分卡建立時對所述可加性樹模型的模型權重進行修正，包括：

在訓練所述可加性樹模型時添加單調性限制。

8.一種基于樹模型的業務處理裝置，其特征在于，應用于電子設備，所述裝置包括以下模塊：

樣本預測模塊，用于獲取多組原始業務數據，基于設定模型對每組原始業務數據進行訓練，并獲取所述設定模型針對每組原始業務數據的樣本預測結果；根據所述樣本預測結果確定樣本預測分數；

模型校驗模塊，用于對所述設定模型進行校驗，得到校驗結果；

樣本擬合模塊，用于在所述校驗結果表征所述設定模型通過校驗時，對所述樣本預測分數進行二次擬合，以構建目標樹模型；

業務處理模塊，用于獲取業務需求數據，采用所述目標樹模型對所述業務需求數據進行處理，得到處理結果。

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備在運行時實現權利要求1-7任一項所述的方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質在運行時實現權利要求1-7任一項所述的方法。