摘要
本发明公开了一种基于政务数据的企业风险评估模型训练方法和系统,在采集样本企业基础数据建立初始信用评价指标集后,根据所述初始信用评价指标集中的特征缺失值、特征数据类型分布和正负样本比对其进行筛选调整,同时对违约特征进行标注后形成测试样本,将测试样本数据按比例划分为第一训练集、测试集和验证集后形成风险评估测试集合,进而针对第一训练集采用KMeansSMOTE算法扩充违约样本数量并进行均衡化处理获得第二训练集;最后使用FocalLoss修正BPNN算法的交叉熵损失函数构建企业风险评估模型并使用第二训练集进行训练,利用验证集调整企业风险评估模型超参数,通过测试集得到最终的企业风险评估模型,降低样本异常或不平衡对模型训练的影响。
技术关键词
企业风险评估
风险评估测试
样本
模型训练方法
指标
训练集
电子政务云系统
模型超参数
客户
软件开发工具包
模型训练系统
主题数据库
变量
模型训练装置
算法
模型训练模块
错误率