摘要
本发明提供了一种基于风控场景的多分叉决策树切分方法及系统,方法包括从信贷机构获取历史客户数据,根据业务场景对数据进行处理和抽样,得到原始数据集;基于原始数据集,保持数值型变量不变,对字符型和布尔型预测变量进行处理,得到处理后的数据集;基于处理后的数据集,对数值型变量、字符型及布尔型预测变量按指定方式和指定分支数进行多叉树切分。数据获取模块,负责从信贷机构获取历史客户数据,根据业务场景对数据进行处理和抽样,得到原始数据集。系统包括数据获取模块、数据处理模块及切分执行模块。本发明通过数据获取、预处理和建模等步骤,实现了对客户信用风险的有效评估和预测,为信贷机构提供了科学、可靠的风险管理手段。
技术关键词
变量
场景
决策树模型
数据获取模块
序列
数值
样本
字符
客户信用风险
投影单元
数据处理模块
训练集
分支
建立决策树
切分系统
重构单元
多层感知机
动态更新
系统为您推荐了相关专利信息
无监督深度学习
流量异常检测方法
车辆CAN总线
CAN总线数据
重构模块
粉尘传感器
矿井粉尘浓度
实时监测方法
粉尘浓度传感器
粉尘浓度变化
三维点云数据
监测方法
神经网络对图像
医疗废物容器
统计特征参数