摘要
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种互联网信贷地域欺诈识别模型构建方法。包括:构建风险标签体系,并进行特征工程预处理;将预处理后的数据集划分为模型开发样本和时间外测试样本;挖掘欺诈关联特征,运用卡方检验分析变量与地域欺诈标签的相关性,计算信息值筛选出显著相关且预测能力强的变量;衍生专家特征,生成特征交叉和时间窗统计量衍生变量;进行变量筛选与优化;配置风险权重给筛选出的变量;进行模型训练与调优;进行模型验证与校准;部署生产环境;进行模型全生命周期管理,定期注入新信贷数据和专家分析经验。本技术方案能够构建一种具有高预测性、强可解释性和良好适应性的欺诈识别模型。
技术关键词
识别模型构建方法
变量
样本
全生命周期管理
互联网
特征工程
标签体系
平滑技术
集成学习框架
生成特征
滚动时间窗
监控仪表盘
网格搜索方法
数据采集工具
校准
风险
分箱
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多模态特征融合
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矩阵
不确定性分析方法
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样本
剔除噪声
参数
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基础
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粗对准方法
样本
模型优化方法
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