【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，具体而言，涉及一种金融风险预测方法和装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、机器学习模型具有可解释性强，被广泛用于金融风控领域的风险预测。但是在金融领域构建预测模型的时候想要达到很好的目标效果，往往需要构造很好的特征并选择特征，然后优化模型参数。传统的参数调优方法，如网格搜索，随机搜索，贪心搜索，贝叶斯搜索等。但是这种完全独立的选择模型特征和选择模型参数，严重影响了预测模型的预测准确性。
2、针对相关技术中由于金融风险预测时采用的预测模型的特征参数和模型参数独立选择导致预测模型的准确性比较低的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种金融风险预测方法和装置、存储介质及电子设备，以解决相关技术中由于金融风险预测时采用的预测模型的特征参数和模型参数独立选择导致预测模型的准确性比较低的问题。
2、为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种金融风险预测方法。该方法包括：获取待预测的金融数据；对所述金融数据...
【技术保护点】
1.一种金融风险预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一特征信息对应的特征参数值包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过目标预测模型依据所述特征参数值进行风险预测，得到第一预测结果之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述第一取值范围、所述第二取值范围和所述训练样本集进行联合寻优，得到所述目标特征参数值和所述目标模型参数值包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述超参数寻优框架基于所述目标优化函数，所述第一取值范围...
【技术特征摘要】
1.一种金融风险预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述第一特征信息对应的特征参数值包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过目标预测模型依据所述特征参数值进行风险预测，得到第一预测结果之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，依据所述第一取值范围、所述第二取值范围和所述训练样本集进行联合寻优，得到所述目标特征参数值和所述目标模型参数值包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，通过所述超参数寻优框架基于所述目标优化函数，所述第一取值范围，所述第二取值范围和所述训练样本集进行联合寻优，得到所述目标特征参数值和所述目标模型参数值包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：孟金旭，
申请(专利权)人：天翼电子商务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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