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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN112785415A(43)申请公布日2021.05.11(21)申请号202110078425.4(22)申请日2021.01.20(71)申请人深圳前海微众银行股份有限公司地址518000广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)(72)发明人陈希蔓陈婷吴三平庄伟亮(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287代理人张志江(51)Int.Cl.G06Q40/02(2012.01)G06K9/62(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图2页(54)发明名称评分卡模型构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质(57)摘要本发明公开了一种评分卡模型构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质,该方法包括:获取客户的信用行为数据,并将所述信用行为数据作为训练数据,以基于所述训练数据对GBDT模型进行训练,其中,所述GBDT模型包括多棵决策树;在对所述GBDT模型中的各所述决策树进行训练时,确定所述决策树的非叶子节点中的待定异常节点,并对所述待定异常节点进行校验,确定所述待定异常节点中的异常节点;基于所述异常节点,重新训练所述GBDT模型,在训练完成所述GBDT模型后得到对应的评分卡模型。本发明通过控制GBDT模型内部的结构,对GBDT模型进行优化,使评分卡模型不仅保留了GBDT模型的优秀效果,而且保证了模型的可解释性。CN112785415ACN112785415A权利要求书1/2页1.一种评分卡模型构建方法,其特征在于,所述评分卡模型构建方法包括以下步骤:获取客户的信用行为数据,并将所述信用行为数据作为训练数据,以基于所述训练数据对GBDT模型进行训练,其中,所述GBDT模型包括多棵决策树;在对所述GBDT模型中的各所述决策树进行训练时,确定所述决策树的非叶子节点中的待定异常节点,并对所述待定异常节点进行校验,确定所述待定异常节点中的异常节点;基于所述异常节点,重新训练所述GBDT模型,在训练完成所述GBDT模型后得到对应的评分卡模型。2.如权利要求1所述的评分卡模型构建方法,其特征在于,在对所述GBDT模型中的各所述决策树进行训练时,确定所述决策树的非叶子节点中的待定异常节点的步骤包括:在对所述GBDT模型中的各所述决策树进行训练时,确定所述决策树中的非叶子节点各分支的正样本占比,以及确定所述非叶子节点对应的单变量趋势;基于所述正样本占比和所述单变量趋势,确定所述非叶子节点中的待定异常节点。3.如权利要求2所述的评分卡模型构建方法,其特征在于,所述基于所述正样本占比和所述单变量趋势,确定所述非叶子节点中的待定异常节点的步骤包括:确定所述非叶子节点左分支的第一正样本占比以及右分支的第二正样本占比;基于所述第一正样本占比和第二正样本占比,确定所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势;基于所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势和所述单变量趋势,确定所述非叶子节点中的待定异常节点。4.如权利要求3所述的评分卡模型构建方法,其特征在于,所述基于所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势和所述单变量趋势,确定所述非叶子节点中的待定异常节点的步骤包括:检测所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势与所述单变量趋势是否一致;将所述节点趋势与所述单变量趋势一致的非叶子节点作为所述非叶子节点中的待定异常节点。5.如权利要求3所述的评分卡模型构建方法,其特征在于,所述基于所述第一正样本占比和第二正样本占比,确定所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势的步骤包括:将所述第一正样本占比和第二正样本占比进行比较;若所述第一正样本占比小于所述第二正样本占比,则所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势为正;若所述第一正样本占比大于或等于所述第二正样本占比,则所述GBDT模型在所述非叶子节点上的节点趋势为负。6.如权利要求1至5任一项所述的评分卡模型构建方法,其特征在于,所述基于所述异常节点,重新训练所述GBDT模型,在训练完成所述GBDT模型后得到对应的评分卡模型的步骤包括:基于所述训练数据,重新训练所述GBDT模型中的各决策树;在训练所述GBDT模型的各个决策树时,若遍历到所述决策树中的异常节点,则停止遍历所述异常节点以及所述异常节点对应的子孙节点;在遍历到所述异常节点对应的叶子节点时,将所述异常节点对应的叶子节点输出的残2CN112785415A权利要求书2/2页差修正成对应的叶子节点的正样本占比,并在遍历完成所述决策树中的各节点后生成剪枝后以及修正后的决策树的结构文件;基于所述结构文件,再重新训练所述GBDT模型中的各决策树,以构建评分卡模型。7.如权利要求6所述的评分卡模型构建方法,其特征在于