【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器学习和分类模型的改进方法，具体而言，涉及一种用于金融用户画像分类的多特征融合技术。该技术着眼于处理金融领域的多种特征类型数据，包括财务、信用、行为和技术使用等多维度的金融用户特征，该技术有助于提高金融用户画像分类的准确性和适应性，适用于金融领域中需要高度敏感性和准确性的分类任务。
技术介绍
1、随着金融行业的不断发展和数字化转型，对金融用户画像的准确分类成为实现个性化服务、降低风险的重要任务。然而，传统的金融用户画像分类方法通常面临数据复杂性和多样性的挑战，使得单一分类模型难以充分捕捉多种特征的信息。
2、传统的金融用户画像分类方法主要依赖于单一分类器对特定特征进行建模，无法很好地处理不同类型的数据。单一模型的局限性在于无法有效地捕捉不同特征之间的复杂关系，导致分类性能难以达到理想水平。此外，对于金融领域的多维度数据，传统的分类方法在信息利用和特征组合方面存在一定的限制，未能全面挖掘用户画像的潜在信息。
3、为了克服传统方法的局限性，迫切需要一种更为创新和综合的金融用户画像分类方法。这种方法应该能够同时处理不同类型的特征，提高模型的准确性和鲁棒性，使其适应金融领域中不断变化和复杂的用户特征。
4、本专利技术提出一种基于集成学习的多层次模型融合技术，旨在综合各种特征信息，提高金融用户画像分类的准确性。通过动态权重分配和多层次模型集成，本专利技术能够更全面地理解用户的金融行为，实现对高价值客户、普通客户和潜在风险客户的精准分类。本专利技术弥补了现有技术在金融用户画像分类领域的不足
技术实现思路
1、这项专利涉及一种基于集成学习的金融用户画像分类方法，专注于解决金融领域中多特征、多类别数据集的分类难题。我们采用了集成学习的多层次模型堆叠与多种类型特征融合思想，该分类方法分为两层：第一层包含多个基本分类器，第二层为一个xgboost分类器。在第一层，我们对不同特征类型进行个性化建模，并选择在各类特征上分类效果性能最优的基分类器作为后续训练该特征类型的基模型，以确保在每类特征的建模过程中达到最佳效果。在第二层选择xgboost分类器，为第一层基模型的输出结果经过赋值权重，并与原始特征结合为新的特征集合作为xgboost的输入，完成及金融用户画像的分类预测。
2、第一步，从不同渠道收集多类别特征的用户画像数据，包括财务、信用、行为和技术使用等数据样本，以及每个样本对应的金融用户标签，如高价值客户、普通客户和潜在风险客户，收集完成后对数据进行预处理。
3、第二步，采用包括但不限于决策树、支持向量机、逻辑回归和随机森林等不同的基本分类算法对各类特征进行训练并得到多个分类器，比较每个基分类器在通过各类特征对金融用户画像分类的准确性，并选择性能最优的分类器作为后续应用于该特征用户特征的基模型。
4、第三步，使用在第二步中最适用于各类用户特征的基模型对每一类特征都进行训练，得到每个基模型对于金融用户画像的分类预测结果
5、第四步，我们计算每个基分类模型的召回率，并将其与所有基模型的召回率相比较。根据比值，为每个模型分配权重，然后将这些权重应用于其相应的预测结果，实现对模型预测结果的加权处理
6、在第五步中，将加权后的预测结果与原始特征整合，得到一个新的特征集合，再将新的特征集合输入至第二层xgboost分类器，终得到每个样本的金融用户画像分类预测。
7、一种基于集成学习的多特征融合分类方法，该方法的实施过程如下：步骤1、多种特征类型的数据获取及预处理。
8、步骤2、各类特征数据的基分类模型选择。
9、步骤3、使用确定后的基模型对样本中不同类型特征进行训练，得到样本各类别的预测概率值。
10、步骤4、基于每个基模型在各自的特征类型上的召回率，计算动态权重。
11、步骤5、将加权后的预测结果与原始输入特征进行整合，输入至第二层xgboost分类器，得到最终的预测结果。
12、步骤1：多种特征类型的数据获取及预处理。在该步骤中进行数据获取与预处理，以确保模型输入的数据质量和可用性。
13、首先，从多个来源收集了不同类型特征的数据集，并尽可能使每个样本数据同时包含各种类型的特征，覆盖了样本多方面的信息，为模型提供了充分的学习材料。接着，进行了数据清洗，对于包含较多缺失值的特征，将其从数据中剔除；对于包含较少缺失值的特征，采用中位数或众数等适当的方法进行填充。
14、最终，将不同类型的数据整合成一个包含多种类型特征和样本标签的综合向量，为模型训练提供了高质量的输入数据。
15、步骤2：各类特征数据的基分类模型选择。
16、在该步骤中，为了尽可能的发挥不同特征所蕴含的信息，因此首先使用多种基本分类算法在每种类型特征上进行训练，包括但不限于逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。通过对比和评估各算法在相应特征类型上的性能，筛选出在各类特征上表现最优异的分类器，作为后续训练该类特征的基模型。
17、这种灵活的模型选择方法可适用于多领域，提高了分类模型的准确性和适应性。
18、步骤4：基于每个基模型在各自的特征类型上的召回率，计算动态权重。
19、在本步骤中，基于每个基模型在各自特征类型上的表现，引入了一种创新性的动态权重计算机制，以更精细地调整每个基分类模型在整体模型中的贡献度。通过计算每个基分类模型在训练数据上的召回率，具体计算方式如下：
20、
21、其中，wi代表基分类模型的权重，ri代表基分类模型在训练数据上的召回率，为基分类模型的总数。该权重计算机制通过将高召回率模型赋予更高的权重，确保了在模型集成中，性能更优异的模型有着更大的影响力。这种动态权重的引入使得整体模型更具灵活性，能够更好地适应不同特征类型对分类结果的影响。
22、召回率为权重的合理性。本步骤采用召回率作为计算权重的依据，这是因为在一些应用场景中，更关注模型对正例的覆盖程度，即模型对于真正例的发现能力。在医疗、金融等领域，高召回率通常更为重要，因为宁愿有一些误报，也要确保尽可能多地捕捉到潜在的重要信息。因此，采用召回率为权重是符合实际需求的，更有助于模型在特征类型上的性能优化。
23、步骤5：将加权后的预测结果与原始输入特征进行整合，输入至第二层xgboost分类器。
24、为了更好地保留原始数据的多层次信息，对于每个样本，将其原始的多种类型特征与步骤4中基模型的加权预测结果进行拼接，形成一个新的输入特征集合。得到整合后的新输入特征集合后，将其输入至第二层的xgboost分类器中进行训练和预测。xgboost作为强大的梯度提升框架，能够更全面、更精确地学习到各类特征之间的复杂关系，从而得到更为准确的最终分类结果。第二层分类器的引入进一步提高了模型的性能，使其具备更强的泛化能力，适应不同特征类型和本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于集成学习的多特征融合金融用户画像分类方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于集成学习的多特征融合金融用户画像分类方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于集成学习的多特征融合金融用户画像分类方法，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.基于集成学习的多特征融合金融用户画像分类方法，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于集成学习的多特征融合金融用户画像分类方法，其特征在于：
3....
【专利技术属性】
技术研发人员：李建强，陈玉浩然，刘博，李路加，龙俊岐，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：
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