一种基于多层模型构建增加入模维度的评分卡的方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201910154821.3
IPC分类号：G06K9/62
申请日期：
2019-03-01
申请人：
成都新希望金融信息有限公司

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著录项信息

专利名称	一种基于多层模型构建增加入模维度的评分卡的方法
申请号	CN201910154821.3	申请日期	2019-03-01
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2019-06-07	公开/公告号	CN109858566A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	成都新希望金融信息有限公司	申请人地址	四川省成都市高新区仁和街39号6栋2层3号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	成都新希望金融信息有限公司	当前权利人	成都新希望金融信息有限公司
发明人	冯诗炀;程序;段银春;刘洪江;赵小诣
代理机构	成都智言知识产权代理有限公司	代理人	徐金琼

摘要

本发明公开了一种基于多层模型构建增加入模维度的评分卡的方法，属于大数据、建模领域，解决现有技术中对对象进行分析的入模特征数量受到局限，不仅浪费了大量的数据信息资源，且造成模型预测效果也受到了制约的问题。本发明获取对象特征的多维度特征，并对各维度特征进行分析和预处理，得到预处理后的多维度特征；基于预处理后的多维度特征和机器学习算法进行两层以上的建模，得到建好的模型；获取待测试的对象的多维度特征输入建好的模型进行预测，若达到预测效果，则得到最终模型，否则调整机器学习算法的参数和特征选择，再次执行建模。再基于最终模型构建评分卡。本发明用于基于多层模型构建可增加入模维度的评分卡。

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