摘要
本发明涉及一种信用卡销户预测模型及其构建方法,涉及预测模型技术领域,其构建方法包括以下步骤:S1:获取数据;S2:对数据中异常值以及缺失值进行处理;S3:筛选特征,并对特征进行分箱处理和编码处理;S4:基于处理后的特征,采用K‑NearestNeighbors模型对存量未销户客户进行相似性分析,并定义筛选范围,使相似性属于筛选范围的存量未销户客户参与模型训练;S5:采用TBPU学习方法、迭代伪标签生成策略以及LightGBM模型进行训练,得到信用卡销户预测模型,其中TBPU为Transductive Bagging PU;并引入袋外预测策略,生成最终的预测结果;S6:对生成的预测结果进行评估。本发明可以提高信用卡销户预测准确率。
技术关键词
LightGBM模型
客户
信用卡
学习方法
样本
加权平均法
模型训练模块
预测模型技术
采样方法
代表
定义
数据
策略
账户
分箱
特征工程
子模块
标签
编码
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子模块
筛选方法
滑动平均值算法
筛选系统
深度神经网络算法
分类产品
提纯
滑动时间窗口
监督深度学习
滤波算法
恶意进程
高级持续威胁
自动化生成方法
权限提升攻击
三元组