摘要
本发明公开了一种信贷风险预测方法、系统、存储介质及终端,属于大数据领域,主要包括:通过ATD算法对所述信贷数据进行优化;结合ResNet和TabNet,对优化后的信贷数据进行特征增强;构建信贷风险预测模型,并使用提取的特征对信贷风险预测模型进行训练,其中,使用TuRBO基于信赖域的贝叶斯优化算法对信贷风险预测模型进行超参数优化。本发明通过ATD算法解决了信贷风险预测模型数据优化不足的问题,通过结合ResNet和TabNet,保留原始数据特征同时,获取高维特征中重要信息,对原始特征进行增强,提高了模型预测准确率及泛化能力,且极大地保留了模型的可解释性;同时通过TuRBO优化算法降低了模型调参难度。
技术关键词
Stacking模型
超参数
噪声样本
误差检测技术
可读存储介质
计算机
数据采集模块
进化算法
处理器
预测系统
终端
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大数据
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