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基于迭代扩样的财务粉饰与异常识别模型构建方法 

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申请/专利权人:河北雄安舜耕数据科技有限公司

摘要:本发明提供一种基于迭代扩样的财务粉饰与异常识别模型构建方法,属于对公信贷过程中的反欺诈、风控的领域,其包括以下步骤:从全部样本中选取原始异常样本和正常样本并确定分层变量,对正常样本进行抽样配比得到初始样本;根据初始样本,设定样本特征变量,利用随机森林算法建立标准分类模型作为基础分类模型;利用基础分类模型对全部样本进行预测;根据预测结果得到半监督迭代扩充样本和业务逻辑扩充样本;将半监督迭代扩充样本、业务逻辑扩充样本与原始异常样本混合后对正常样本进行抽样配比得到最终训练样本,进行训练得到最终财务粉饰与异常识别模型。本发明能够解决在传统建模过程中因正负样本不均衡引起的模型表现欠佳或普适性不高的问题。

主权项:1.基于迭代扩样的财务粉饰与异常识别模型构建方法,其特征在于,包括以下步骤:获取全部样本,从所述全部样本中选取n个原始异常样本和正常样本并确定分层变量,根据所述分层变量和预先设定的抽样比例对所述正常样本进行抽样配比得到初始样本;根据所述初始样本,设定样本特征变量,利用随机森林算法建立标准分类模型作为基础分类模型;利用所述基础分类模型对所述全部样本进行预测;根据预测结果选取初始疑似异常样本,设定扩样规则与迭代收敛规则,得到初始训练样本后输入所述基础分类模型内进行训练,将所述基础分类模型收敛时刻所使用的疑似异常样本作为半监督迭代扩充样本;根据所述预测结果和预先设定业务逻辑规则在所述全部样本中选取预定数量的样本作为业务逻辑扩充样本;将所述半监督迭代扩充样本、所述业务逻辑扩充样本与所述原始异常样本混合后,根据所述分层变量和预先设定的抽样比例对所述正常样本进行抽样配比得到最终训练样本,利用所述基础分类模型进行训练得到最终财务粉饰与异常识别模型。

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