一种基于FT-Transformer的银行信用预测方法及系统

本发明涉及一种基于FT‑Transformer的银行信用预测方法及系统，包括：采集包括数值型特征和类别型特征的银行客户信用数据集，并进行预处理；通过共享嵌入向量机制，根据银行客户信用数据集的数据类型，分别对银行客户信用数据集进行特征处理，得到第一特征嵌入矩阵，所述银行客户信用数据集的数据类型分为数值型特征和类别型特征；将可学习的一维嵌入向量和第一特征嵌入矩阵组合成第二特征嵌入矩阵；将第二特征嵌入矩阵输入多层Transformer编码器堆叠单元中提取全局令牌向量；将全局令牌向量输入预测模块中，并对得到的预测值进行分类决策，得到最终的银行信用预测结果。与现有技术相比，本发明具有提升特征交互效率、鲁棒性高和准确性高等优点。