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
系统为您推荐了相关专利信息
多项式
半导体工艺
数据拟合方法
变量
梯度下降算法
图像特征向量
拷贝图像检测方法
预测类别
图像特征分类
图像特征编码
通风式制动盘
制动噪声
三维模型
模态分析
信噪比
轨迹预测方法
角速度信息
新算法
多头注意力机制
加速度
风险评估方法
计算机程序指令
计算机程序产品
企业违约风险
样本