摘要
本发明公开了一种违约风险判断模型的训练方法、违约风险的判断方法,涉及人工智能、金融科技技术领域。主要方法包括:对脱敏信贷数据进行缺失程度分析,得到所述脱敏信贷数据中的高价值特征:基于所述高价值特征,通过非神经网络模型对所述脱敏信贷数据进行粗分类,得到弱监督学习的训练样本;根据所述训练样本对神经网络模型进行弱监督训练,得到违约风险预测模型。本发明实施例可以提高脱敏信贷数据的可用性。
技术关键词
风险预测模型
高价值特征
神经网络模型
弱监督学习
数据
判断方法
金融科技技术
可读存储介质
计算机
预测装置
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