一种混合专家模型优化方法、系统、电子设备和存储介质

本发明涉及机器学习模型优化技术领域，尤其涉及一种混合专家模型优化方法、系统、电子设备和存储介质，包括：获取初始混合专家模型，基于历史数据和初始分箱规则计算各特征变量分箱区间的样本覆盖率及证据权重趋势；若不符合预设条件则动态调整分箱切点生成目标分箱规则，对比调整前后信息价值变化比例并按比例重新分配权重，最终构建优化后的混合专家模型。本发明解决了分箱规则与客群风险分布不匹配的问题，降低了审批错判风险，同时，能够在冷启动阶段或数据积累不足的场景下，构建精准匹配业务场景的混合专家模型，从而提升风险决策的准确性和灵活性。