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申请/专利权人：银联商务股份有限公司

摘要：本发明实施例提供了一种个人信用评分方法及其系统、电子设备及存储介质。本发明实施例提供的个人信用评分方法，通过从多个维度出发，建立多个子评估模型，可以更全面地对个人的信用进行评估，避免了过分依赖某一项信用记录，提高了个人信用评分方法的准确性，另外，建立多个子评估模型，可以结合多种业务场景综合对个人的信用评估进行调整，提高了个人信用评分方法的灵活性。

主权项：1.一种个人信用评分方法，其特征在于，包括：对原样本数据进行预处理，生成新样本数据，所述新样本数据的数据格式符合逻辑回归算法的格式要求；将所述新样本数据划分为训练数据集以及测试数据集；构建个人信用评分模型，所述个人信用评分模型包括四个子模型；将所述训练数据集中的变量按照预设对应关系分别输入至每个子模型中进行逻辑回归，计算每个所述子模型的评分规则；获取每个所述子模型的权重；根据每个所述子模型的权重以及每个所述子模型的评分规则，计算所述个人信用模型的评分规则；以及接收个人信用数据，并将所述个人信用数据输入所述个人信用评分模型中，根据所述个人信用模型的评分规则计算所述个人的信用评分；其中，所述原样本数据包括四类子样本数据，所述四类子样本数据分别一一对应所述四个子模型；所述四类子样本数据包括为：身份信息样本数据、资产状况样本数据、信用历史样本数据以及消费行为样本数据；所述四个子模型包括：身份信息子模型、资产状况子模型、信用历史子模型以及消费行为子模型；所述将所述训练数据集中的变量按照预设对应关系分别输入至每个子模型中进行逻辑回归，计算每个所述子模型的评分规则，进一步包括：将所述训练数据集中的变量按照预设对应关系分别输入至每个子模型中进行逐步回归，生成每个子模型中每个变量的最初逻辑回归系数；根据每个子模型中的每个变量的最初逻辑回归系数，剔除每个子模型中的干扰变量；在每个子模型中剩余变量中，选择性的对所述剩余变量进行至少一次分箱处理，生成剩余变量的WOE值和信息值；将每个子模型中经过至少一次分箱处理后的剩余变量分别对应输入至每个子模型中进行逻辑回归，获取剩余变量的逻辑回归系数；以及根据所述每个子模型中每个所述剩余变量的逻辑回归系数计算每个子模型的评分规则。

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