【技术实现步骤摘要】
本申请涉及机器学习，尤其涉及一种企业预警模型的训练方法及装置。
技术介绍
1、随着机器学习和大数据的发展，机器学习在挖掘海量数据中的隐藏信息方面具有强大的能力，越来越多的企业利用机器学习去训练企业预警模型。在金融领域，预警结果的可解释性至关重要，而利用机器学习算法学习到的模型参数值往往不具有可解释性。
2、现有的企业预警模型中，还存在利用专家设置的参数值对企业打分的模型，专家规则打分模型的模型参数值往往可解释性较强，但时效性低，需要根据不同的经济环境动态调整，耗费专家人力的成本。
3、因此，如何更好的对企业预警模型进行训练亟需进一步研究。
技术实现思路
1、本申请提供一种企业预警模型的训练方法及装置，用于使训练后的企业预警模型的各指标维度下的参数在专家设置的初始参数区间范围内，提高模型的准确性和可解释性。
2、第一方面，本申请实施例提供一种企业预警模型的训练方法，所述方法包括：获取多个第一样本企业在第一时段内各指标维度下的第一指标值及第一企业运行状况；基...
【技术保护点】
1.一种企业预警模型的训练方法，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，基于专家为任一指标维度下的任一参数设置初始参数区间，确定在所述指标维度下的多个第一可选参数值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，以所述初始参数值为基准，确定在所述指标维度下位于所述初始参数区间的多个第一可选参数值，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，专家为任一指标维度下的任一参数设置的初始参数区间是通过专家为任一指标维度下的任一参数设置的初始参数值及参数阈值确定的。
5.根据权利要求1-4中...
【技术特征摘要】
1.一种企业预警模型的训练方法，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，基于专家为任一指标维度下的任一参数设置初始参数区间，确定在所述指标维度下的多个第一可选参数值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，以所述初始参数值为基准，确定在所述指标维度下位于所述初始参数区间的多个第一可选参数值，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，专家为任一指标维度下的任一参数设置的初始参数区间是通过专家为任一指标维度下的任一参数设置的初始参数值及参数阈值确定的。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法，其特征在于，任一指标维度下的任一参数包括表征指标维度权重的权重参数、和/或表征指标维度在不同指标值下运行状况的...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈豪杰，
申请(专利权)人：建信金融科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。