一种基于粒子群优化LSSVM的违约用户概率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于粒子群优化LSSVM的违约用户概率预测方法；S1：获取样本数据；S2：对采集的数据特征提取；S3：建立LSSVM分类模型；S4：采用粒子群算法对S3中训练得到的LSSVM预测模型参数组合(C,σ)进行优化；S5：将测试数据集输入到训练好的LSSVM的违约用户概率预测模型；S6：将LSSVM预测模型部署至申请平台；本发明基于粒子群优化的LSSVM算法的违约概率预测模型，预测精度良好，误差评价指标均维持在较小的范围内，降低预测风险的目的，极大提高了算法的收敛速度，满足互联网金融申请行为在线预测模型要求。