业务数据特征补全、模型训练、风险预测方法及装置

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业务数据特征补全、模型训练、风险预测方法及装置
申请号:CN202510381764
申请日期:2025-03-28
公开号:CN120316420A
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
本说明书涉及数据处理技术领域,提供了一种业务数据特征补全、模型训练、风险预测方法及装置,该填充方法包括:获取业务数据集中业务特征的第一变量及非随机缺失的第二变量;基于第一变量的样本,训练得到业务预测基础模型,并根据业务预测基础模型生成业务预测可能性序列;确定非随机缺失的第二变量的缺失类型,并根据缺失类型确定第二变量的样本选取范围;根据业务预测可能性序列对目标样本进行特征补全处理,以使得到的第二变量新样本符合第二变量的可能性分布,目标样本为位于样本选取范围内的样本的第二变量的参数值。本说明书实施例可以提高业务数据特征补全的准确性,提高业务风险预测模型的预测准确性,提高业务风险预测的准确性。
技术关键词
风险预测模型 变量 样本 序列 补全方法 生成业务 风险预测方法 计算机设备 计算机程序产品 风险预测装置 模块 基础 关系 对象 补全装置 参数 计算机存储介质 数据处理技术
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