一种面向标记样本缺失行政区域的纳税风险识别方法

摘要

本发明公开了一种面向标记样本缺失行政区域的纳税风险识别方法，该方法包括以下内容：首先，从税务局数据库中提取缺失标记数据的行政区域的数据和标记数据充足的行政区域的数据，构建数据集；其次，从目标特征空间中提取重要特征，减少特征维数；再次，提出一种基于特征筛选的特征映射方法，进行特征映射减少区域间差异；最后，提出一种基于梯度提升树的实例迁移方法，并建立面向标记样本缺失行政区域的纳税风险识别模型，将模型应用于面向标记样本缺失行政区域的纳税风险识别系统中。本发明所述方法能够解决缺乏充足税收样本标记行政区域难以进行纳税风险识别的问题，并且极大提高标记样本缺失行政区域的纳税风险识别效率。