一种不合格产品的风险评估方法技术

本发明专利技术公开了一种不合格产品的风险评估方法，包括以下步骤：(1)将预先采集的产品大类样本数据进行数据预处理、数据筛选和特征提取，获得产品不合格对应的特征参数；(2)将所有样本的数据按照7：3的比例随机分割为训练集和验证集；(3)根据特征参数，建立Logistic回归模型，采用ROC曲线和AUC值对Logistic回归模型进行评估，根据约登指数计算不合格产品概率的最佳截断值；(4)将待测产品的特征参数输入到Logistic回归模型中，获知待测产品的不合格情况。该方法预测结果准确，速度快，对大量检测数据适配性好。据适配性好。据适配性好。

【技术实现步骤摘要】
一种不合格产品的风险评估方法


[0001]本专利技术属于大数据预测产品质量领域，具体涉及一种不合格产品的风险评估方法。

技术介绍

[0002]当前相当一部分成规模的市场流通领域或生产领域产品质量抽样方案对过往检测数据利用不充足，体现是对相关产品抽样检测结束后，只是简单汇总不合格项目占总体抽样数量比重，更加着重分析导致相关项目不合格的几种原因，而对未来的产品抽样方案如何更好的发现潜在不合格、有缺陷等产品的方向较少有系统的大数据分析。检测数据累进性特征不明显。久而久之，大量的检测数据沉积不易展现相应价值。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种不合格产品的风险评估方法，该方法可以充分利用过往沉积的检测数据，建立不合格产品的风险预测模型，且该方法快速，预测准确率高，对大量检测数据适配性好。
[0004]本专利技术的上述目的可以通过以下技术方案来实现：一种不合格产品的风险评估方法，包括以下步骤：
[0005](1)将预先采集的产品大类样本数据进行数据预处理、数据筛选和特征提取，获得产品不合格对应的特征参数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种不合格产品的风险评估方法，其特征是包括以下步骤：(1)将预先采集的产品大类样本数据进行数据预处理、数据筛选和特征提取，获得产品不合格对应的特征参数；所述产品大类包括服装鞋帽及家用纺织品、家具及建筑装饰装修材料、日用化学制品及卫生用品、文具类型用品，儿童及婴幼儿用品；所述特征参数包括产品质量、产品大类、标称商标类型、抽样场所、所属区域、经营方式、网络抽检、网络交易平台名称和网商经营模式；(2)将所有样本的数据按照7：3的比例随机分割为训练集和验证集；(3)以特征参数中的产品大类、标称商标类型、抽样场所、所属区域、经营方式、网络抽检、网络交易平台名称和网商经营模式作为自变量，以产品质量作为因变量，建立Logistic回归模型，采用ROC曲线和AUC值对Logistic回归模型进行评估，根据约登指数计算不合格产品概率的最佳截断值；(4)将待测产品的产品大类、标称商标类型、抽样场所、所属区域、经营方式、网络抽检、网络交易平台名称和网商经营模式输入到Logistic回归模型中，获知待测产品的不合格情况。2.根据权利要求1所述的不合格产品的风险评估方法，其特征是：步骤(1)中所述样本数据包括年度、产品大类、标称生产者所在地区、标称商标类型、抽样场所、经销商所在地区、所属区域、经营方式、是否网络抽检、整改备案情况、假冒鉴定情况、是否缺陷产品、是否属待检产品、是否跟踪...

【专利技术属性】
技术研发人员：康瀚匀，刘毅，黄锐洲，萧文恭，孙世英，
申请(专利权)人：广东产品质量监督检验研究院国家质量技术监督局广州电气安全检验所，广东省试验认证研究院，华安实验室，
类型：发明
国别省市：