【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其涉及一种信贷风险评估模型的特征值确定方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、为了对已采集的征信数据以及用户信息等丰富的数据资源进行定量分析用户行为，有效评估用户违约风险，已经有各个机构提出了多种信贷风险评估模型。
2、信贷风险评估模型应具备分类准确性的原则，输入信贷风险评估模型的特征值也会影响模型的分类准确性。目前，应用随机森林模型对于信贷风险评估模型的特征值的确定，但是树的数量太多容易导致生成特征值较为缓慢，一般情况下，要提高筛选模型的准确性将需要更多的树，从而使算法运行缓慢无法满足实时性较高的情形，大大降低了特征值的确定效率。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种信贷风险评估模型的特征值确定方法、装置、设备和介质，以解决确定特征值过程计算量大的问题，大大的提高了特征值的确定效率。
2、根据本专利技术的一方面，提供了一种信贷风险评估模型的特征值确定方法，该方法包括：
3、获取用户授权的多个信贷风险数据，对所述信贷风险数据进...
【技术保护点】
1.一种信贷风险评估模型的特征值确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信贷风险数据包括信贷风险指标和所述信贷风险指标对应的变量赋值信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述信贷风险数据进行归一化处理获得参考信贷风险数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述参考信贷风险数据进行共线性检验，并基于共线性检验结果对所述参考信贷风险数据进行筛选获得更新后信贷风险数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据优先级确定信贷风险评估...
【技术特征摘要】
1.一种信贷风险评估模型的特征值确定方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信贷风险数据包括信贷风险指标和所述信贷风险指标对应的变量赋值信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述信贷风险数据进行归一化处理获得参考信贷风险数据，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述参考信贷风险数据进行共线性检验，并基于共线性检验结果对所述参考信贷风险数据进行筛选获得更新后信贷风险数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述数据优先级确定信贷风...
【专利技术属性】
技术研发人员：代新月，黎彦宏，
申请(专利权)人：中国农业银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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