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申请/专利权人：中山大学;广州民间金融街信用数据技术有限公司
申请日：2023-05-22
公开（公告）日：2023-10-03
公开（公告）号：CN116843446A
主分类号：G06Q40/03
分类号：G06Q40/03;G06Q40/12;G06N20/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2023.10.24#实质审查的生效;2023.10.03#公开
摘要：本发明提出一种基于可解释性机器学习的小额贷违约风险评估与归因方法，涉及可解释性机器学习应用的技术领域，采集小额贷款特征数据，并对其进行预处理，将预处理后的数据作为机器学习模型的输入特征，对机器学习的超参数进行调优，确保模型达到理想的效果，以将机器学习模型用于小额贷违约风险评估，最后，对企业的小额贷违约风险进行可解释性归因分析，得出不同类型的小额贷款特征数据在机器学习模型评估结果中的贡献度，可减少核验时间，降低核验成本，实现对中小企业贷款违约风险的评估与归因，从而可进一步提取出适用于各类型中小企业的通用信用风险评估指标体系。
主权项：1.一种基于可解释性机器学习的小额贷违约风险评估与归因方法，其特征在于，包括以下步骤：采集小额贷款特征数据；对小额贷款特征数据进行预处理；构建机器学习模型，以预处理后的小额贷款特征数据作为机器学习模型的输入，对机器学习模型进行参数调优，得到参数调优后的机器学习模型；利用参数调优后的机器学习模型对借款企业进行小额贷违约风险评估；基于小额贷违约风险评估结果，对企业的小额贷违约风险进行可解释性归因分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学;广州民间金融街信用数据技术有限公司 基于可解释性机器学习的小额贷违约风险评估与归因方法
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