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摘 要:本发明提出了基于双重自步学习的不平衡征信数据风险评估方法及系统,涉及数据评估领域,对原始征信样本集进行样本难度计算,进而得到样本难度的概率密度函数;根据样本难度的概率密度函数,分别对高风险样本和低风险样本进行多次自步上采样和自步下采样,生成多个样本数量平衡的征信样本集;基于多个征信样本集,训练多个基分类器,将基分类器融合得到风险评估模型;通过风险评估模型对待评估的征信数据进行风险类型预测,以生成并输出风险类型;本发明采用自步上采样和自步下采样分别处理高风险和低风险征信样本,得到平衡征信样本集,训练最终的风险评估模型,用于评估某个征信用户为高风险或低风险,提高对不平衡的征信数据的分类准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310067258.2 | 专利名称: | 基于双重自步学习的不平衡征信数据风险评估方法及系统 |
申请日: | 2023-01-16 | 申请/专利权人 | 齐鲁工业大学(山东省科学院) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市长清区大学路3501号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06Q40/03搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-04 | 转让价格: | 28000.0元 |
公开/公告号: | CN115907972A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |