一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法技术

本发明专利技术提供一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，该方法包括：确定所有待评风险维度；将所述所有待评风险维度划分为多个待评风险维度子集；根据所述多个待评风险维度子集分别构建与其对应的子集模型；分别对各子集模型进行检验，基于检验结果筛选得到目标子集模型；基于所有目标子集模型，获得所有待评风险维度的集成评分结果。通过将所有待评风险维度划分为多个待评风险维度子集，能够快速准确的确定所有待评风险维度的得分；且保留了传统逻辑回归的因果关系明确、可解释性强、有明确检验标准的优点，同时覆盖多风险维度，结果更加稳健，集成中纳入了更多能够带来边际有用信息的风险因素，评估更加全面。

A scorecard development method based on the integration of logistic regression and voting model

【技术实现步骤摘要】
一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法
本专利技术涉及资源分配
，尤其涉及一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法。
技术介绍
现有的资源分配业务，在接收到资源申请方的资源分配请求后，为了确保资源分配的安全性以及提高资源分配的准确性，需要首先对资源申请方进行客观评价。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，以对资源申请方进行客户评价。基于上述目的，本专利技术第一方面提供了一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，所述方法包括：确定所有待评风险维度；将所述所有待评风险维度划分为多个待评风险维度子集；根据所述多个待评风险维度子集分别构建与其对应的子集模型；分别对各子集模型进行检验，基于检验结果筛选得到目标子集模型；基于所有目标子集模型，获得所有待评风险维度的集成评分结果。可选地，所述基于所有目标子集模型，获得所有待评风险维度的集成评分结果，包括：分别将各待评风险维度分档，并确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，其特征在于，所述方法包括：/n确定所有待评风险维度；/n将所述所有待评风险维度划分为多个待评风险维度子集；/n根据所述多个待评风险维度子集分别构建与其对应的子集模型；/n分别对各子集模型进行检验，基于检验结果筛选得到目标子集模型；/n基于所有目标子集模型，获得所有待评风险维度的集成评分结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，其特征在于，所述方法包括：
确定所有待评风险维度；
将所述所有待评风险维度划分为多个待评风险维度子集；
根据所述多个待评风险维度子集分别构建与其对应的子集模型；
分别对各子集模型进行检验，基于检验结果筛选得到目标子集模型；
基于所有目标子集模型，获得所有待评风险维度的集成评分结果。


2.根据权利要求1所述的基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，其特征在于，所述基于所有目标子集模型，获得所有待评风险维度的集成评分结果，包括：
分别将各待评风险维度分档，并确定各档对应的WOE编码值；
基于各待评风险维度的最大WOE编码值、最小WOE编码值及各待评风险维度在各目标子集模型中的β值，确定各待评风险维度在各目标子集模型中的权重；
基于各待评风险维度在各目标子集模型中的权重，确定各待评风险维度在预设评分卡模型中的加权平均系数或算术平均系数；
基于单个待评风险维度各档对应的WOE编码值，确定各待评风险维度的评分；
基于各待评风险维度的评分及各待评风险维度的加权平均系数或算术平均系数，获得所有待评风险维度的集成评分结果。


3.根据权利要求1所述的基于逻辑回归与投票式模型集成的评分卡开发方法，其特征在于，所述分别对各子集模型进行检验，基于检验结果筛选得到目标子集模...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉风明，韩传赞，
申请(专利权)人：东方微银科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11