基于XGBoost模型局部可解释规则集构建的银行数据分析方法

本发明公开了基于XGBoost模型局部可解释规则集构建的银行数据分析方法，包括：银行输入历史个人贷款数据，基于局部可解释规则集对XGBoost分类模型进行训练，XGBoost分类模型对样本数据类别概率进行预测；当客户需要办理个人贷款而向银行提交材料申请个贷时，将客户信息输入训练好的XGBoost分类模型；XGBoost分类模型对客户类型进行判别，通过构建局部可解释规则集得到模型得出的结论来源，若用户对最终结论有疑问可将决策路径作为依据的一部分提供给客户。本方案保留XGBoost模型分类性能的同时，为用户提供决策路径作为参考，使得个贷人员在获得结果后可以使用自身的业务经验判断结果正确性。