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一种基于LightGBM的企业失信概率预测方法及系统

摘要

本发明提供一种基于LightGBM的企业失信概率预测方法及系统,所述方法包括对企业在各个方面留下的信誉行为足迹信息进行分析与理解,并对数据进行预处理,同时结合业务需求在已有的数据特征维度上做进一步的特征工程,然后利用特征选择和特征降维的相关方法去降低特征的维度,使用以LightGBM为主的机器学习模型去学习数据,利用训练出的模型得到企业失信的概率风险值以及是否会失信的分类。本发明的技术方案可进一步提高金融机构防范欺诈和降低不良率的能力,实现对企业是否会出现失信的精准识别,适用于解决企业融资以及信用评价的问题,能够有效提高融资风险防范能力,可广泛应用于银行对企业贷款审核以及企业社会信用评估领域。

著录项

  • 公开/公告号CN110414716B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京科技大学;

    申请/专利号CN201910595699.3

  • 申请日2019-07-03

  • 分类号G06Q10/04;G06K9/62;G06Q10/06;G06Q40/02;

  • 代理机构北京市广友专利事务所有限责任公司;

  • 代理人张仲波

  • 地址 100083 北京市海淀区学院路30号

  • 入库时间 2022-08-23 13:41:54

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