本發(fā)明涉及金融科技和信用評(píng)估，尤其涉及一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著金融科技的迅猛發(fā)展，個(gè)人信用評(píng)估在金融領(lǐng)域的重要性日益凸顯。個(gè)人信用狀況直接影響著金融機(jī)構(gòu)的信貸決策、風(fēng)險(xiǎn)管控以及金融服務(wù)的合理定價(jià)。然而，個(gè)人信用評(píng)估面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)來源的多樣性和復(fù)雜性、信用風(fēng)險(xiǎn)的不確定性和動(dòng)態(tài)變化等。傳統(tǒng)的個(gè)人信用評(píng)估方法主要依賴于人工審查和基于規(guī)則的評(píng)分模型，但這些方法存在諸多局限性，可能無法全面、準(zhǔn)確地評(píng)估個(gè)人信用狀況。

2、現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)：

3、1、人工審查的主觀性：傳統(tǒng)個(gè)人信用評(píng)估方法依賴人工審查，主觀性強(qiáng)，易受評(píng)估人員經(jīng)驗(yàn)和偏見影響，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果一致性和準(zhǔn)確性難以保證。

4、2、基于規(guī)則評(píng)分的局限：基于規(guī)則的評(píng)分系統(tǒng)通常依賴有限指標(biāo)，難以全面準(zhǔn)確反映個(gè)人信用真實(shí)情況，處理大量數(shù)據(jù)和復(fù)雜信用關(guān)系時(shí)效果不佳。

5、3、無法捕捉非線性關(guān)系：現(xiàn)有技術(shù)難以有效捕捉個(gè)人信用數(shù)據(jù)中的潛在模式和非線性關(guān)系，可能遺漏重要信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于上述問題，提出了本發(fā)明以便提供克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法及系統(tǒng)。

2、根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，所述評(píng)估分類方法包括：

3、收集個(gè)人的多維度數(shù)據(jù)；

4、對(duì)所述多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理數(shù)據(jù)；

5、從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，并對(duì)分類特征進(jìn)行編碼；

6、將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分；

7、利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型；

8、采用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估；

9、將所述訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)。

10、可選的，所述多維度數(shù)據(jù)包括：收入水平、負(fù)債情況、信用歷史和消費(fèi)行為。

11、可選的，所述對(duì)所述多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理具體包括：

12、對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除異常值和缺失值，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理。

13、可選的，所述從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征具體包括：計(jì)算信用評(píng)分和負(fù)債收入比。

14、可選的，所述將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分具體包括：

15、將處理好的數(shù)據(jù)合理劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集，為后續(xù)模型訓(xùn)練和評(píng)估做準(zhǔn)備。

16、可選的，所述利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練具體包括：

17、采用支持向量機(jī)算法，選用高斯核函數(shù)；

18、通過交叉驗(yàn)證技術(shù)確定最優(yōu)參數(shù)gamma值和懲罰參數(shù)c，利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，不斷調(diào)整參數(shù)以優(yōu)化模型，獲得訓(xùn)練模型。

19、可選的，所述采用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估具體包括：使用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，篩選出性能最佳的模型參數(shù)。

20、可選的，所述將所述訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)具體包括：

21、用測(cè)試集對(duì)最終確定的模型進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證其泛化能力；

22、并將訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)。

23、本發(fā)明還提供了一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類系統(tǒng)，應(yīng)用上述所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，所述評(píng)估分類系統(tǒng)包括：

24、源數(shù)據(jù)收集模塊，用于收集個(gè)人的多維度數(shù)據(jù)；

25、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理數(shù)據(jù)；

26、特征工程模塊，用于從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，并對(duì)分類特征進(jìn)行編碼；

27、數(shù)據(jù)集劃分模塊，用于將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分；

28、模型訓(xùn)練模塊，用于利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型；

29、模型評(píng)估模塊，用于采用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估；

30、模型應(yīng)用模塊，用于將所述訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)。

31、本發(fā)明提供的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法及系統(tǒng)，所述評(píng)估分類方法包括：收集個(gè)人的多維度數(shù)據(jù)；對(duì)所述多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理數(shù)據(jù)；從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，并對(duì)分類特征進(jìn)行編碼；將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分；利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型；采用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估；將所述訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)。提升個(gè)人信用評(píng)估的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

32、上述說明僅是本發(fā)明技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本發(fā)明的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實(shí)施，并且為了讓本發(fā)明的上述和其它目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更明顯易懂，以下特舉本發(fā)明的具體實(shí)施方式。

技術(shù)特征：

1.一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述評(píng)估分類方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述多維度數(shù)據(jù)包括：收入水平、負(fù)債情況、信用歷史和消費(fèi)行為。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述對(duì)所述多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征具體包括：計(jì)算信用評(píng)分和負(fù)債收入比。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分具體包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練具體包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述采用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估具體包括：使用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估，篩選出性能最佳的模型參數(shù)。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述將所述訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)具體包括：

9.一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類系統(tǒng)，應(yīng)用上述權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法，其特征在于，所述評(píng)估分類系統(tǒng)包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種基于支持向量機(jī)個(gè)人信用評(píng)估分類方法及系統(tǒng)，所述評(píng)估分類方法包括：收集個(gè)人的多維度數(shù)據(jù)；對(duì)所述多維度數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理數(shù)據(jù)；從所述預(yù)處理數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征，并對(duì)分類特征進(jìn)行編碼；將所述預(yù)處理數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)集劃分；利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得訓(xùn)練模型；采用驗(yàn)證集對(duì)訓(xùn)練模型進(jìn)行評(píng)估；將所述訓(xùn)練模型應(yīng)用于實(shí)際的個(gè)人信用評(píng)估分類任務(wù)。提升個(gè)人信用評(píng)估的計(jì)算效率和準(zhǔn)確性。

技術(shù)研發(fā)人員：方志軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：北銀金融科技有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9