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一种基于机器学习的应收账款兑付风险控制方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的应收账款兑付风险控制方法及系统,包括:根据递归法建立决策树,通过获取的样本数据训练多个决策树,构建随机森林模型;利用获取的验证数据训练所述随机森林模型,得到基于验证数据的随机森林模型的输出准确率;对随机森林模型中的调用参数进行优化,选择输出准确率大于预设准确率的随机森林模型作为优化后的预测模型,所述调用参数包括随机森林模型允许单个决策树使用特征的最大数量、建立子树的数量和最小叶子节点数目;使用优化后的随机森林模型对应收账款进行分类输出,以实现对债务人或者初始债权人是否违约进行预测;降低了应收账款到期的兑付风险,提高了应收账款流转的可持续性。

著录项

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-05-29

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q40/02 申请日:20191206

    实质审查的生效

  • 2020-05-05

    公开

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