摘要
本发明特别涉及一种企业信用评分模型建模方法与系统。该企业信用评分模型建模方法,获取数据,并将数据规范化,滤除异常值,进行变量相关性检验,并对变量进行标准化处理;初步分析,处理不平衡样本数据;筛选重要特征,基于XGBOOST特征重要性排序,识别类别特征,实现类别特征编码,扩展生成新的组合特征,分析特征相关性,将特征数量减少到指定的维度;构建基模型,寻找最优模型参数,构建层次结构模型,确定各层次的特征和权重,对模型进行性能评估,持续进行优化和改进。该企业信用评分模型建模方法与系统,提高了模型对企业信用风险的评估准确性,降低了模型过拟合风险,提升了模型的可解释性和可信度,实现了模型的持续优化和迭代。
技术关键词
模型建模方法
层次结构模型
分数统计方法
样本
可视化方法
集成学习算法
标准化工具
变量
XGBOOST算法
皮尔逊相关系数
过采样技术
特征选择
随机森林
机器学习算法
标签编码方法
数据源获取数据
企业信用风险
模型预测方法
数据分析软件