摘要
本申请公开了一种跨领域客户信用评估方法及相关装置,涉及软件技术领域,包括:获取目标域数据,并提取目标域数据对应的第一数据特征;调取信用评估模型,信用评估模型是基于朴素贝叶斯算法学习第一源域样本与目标域样本的数据分布所构建的;通过信用评估模型预测第一数据特征对应的信用风险等级。本申请中基于朴素贝叶斯算法经过学习源域样本与目标域样本的数据分布,能够使信用评估模型不断贴合目标域真实的数据分布,从而对目标域的分类不确定性大幅降低,保证预测时能够快速准确地识别信用风险等级。
技术关键词
信用评估模型
信用评估方法
数据分布
朴素贝叶斯算法
信用评估装置
样本
训练深度神经网络
客户
计算机可读指令
电子设备
基础
计算机存储介质
存储计算机程序
计算机程序产品
带标签
处理器
存储器
模块