一种基于决策树算法的风险识别方法技术

本发明专利技术公开了一种基于决策树算法的风险识别方法，涉及决策树技术领域，它包括：步骤1：获取目标样本数据集，所述目标样本数据集包含多个原始数据点；步骤2：确定风险识别的目标变量，计算增强数据集的动态特征重要性，得到特征重要性评分；基于特征重要性评分，动态地确定特征选择的阈值；步骤3：生成增强数据集的决策树，在决策树的每个节点，包括多个增强数据集中的特征，得到多个分裂决策树；步骤4：将多个分裂决策树组合成一个集成模型；基于集成模型、目标样本数据集和增强数据集，计算输出结果，将校准后的输出结果与预设的阈值范围进行比较，得到风险识别结果。本发明专利技术提升了模型的风险识别精度和稳定性，还增强了模型对不同数据环境和应用场景的适应能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及决策树，特别涉及一种基于决策树算法的风险识别方法。

技术介绍

1、在现代风险管理和预测领域中，尤其是在金融、保险和工业应用中，准确识别和预测风险是决策制定的关键。随着大数据技术的发展和数据分析方法的进步，机器学习和人工智能技术已广泛应用于风险识别系统中。传统的风险识别方法通常依赖于统计分析和规则基础系统，这些方法在应对数据规模较小或模式相对简单的场景时表现良好。然而，随着数据复杂性和规模的增加，特别是在金融市场风险识别、信用评分和欺诈检测等领域，这些传统方法面临显著挑战。

2、现有技术中的风险识别方法多依赖于线性回归、逻辑回归和支持向量机(svm)等传统统计和机器学习模型。这些模型在处理特征之间关系相对简单的任务时表现出色，然而，它们在处理高维数据、多重非线性关系以及特征之间存在复杂交互的数据时往往力不从心。决策树及其变种(如随机森林、梯度提升树等)因其易于解释和能够处理非线性关系的能力，成为近年来风险识别领域中的重要工具。决策树模型通过递归地将数据分割成更小的子集，构建出一个分层的决策结构。然而，尽管决策树及其集成方法在复杂数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，它包括：

2.如权利要求1所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤1中对采集到的目标样本数据集，首先计算目标样本数据集的均值μ、标准差σ、中位数median(X)、中位数绝对偏差MAD(X)和四分位距IQR(X)，再通过如下公式，进行目标样本数据集的预处理，得到预处理数据集Xprocessed：

3.如权利要求2所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤1中，通过如下公式，对处理数据集进行非线性特征变换和增强，得到增强数据集Fenhanced：

4.如权利要求3所述的基于决策树算法...

【技术特征摘要】

1.一种基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，它包括：

2.如权利要求1所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤1中对采集到的目标样本数据集，首先计算目标样本数据集的均值μ、标准差σ、中位数median(x)、中位数绝对偏差mad(x)和四分位距iqr(x)，再通过如下公式，进行目标样本数据集的预处理，得到预处理数据集xprocessed：

3.如权利要求2所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤1中，通过如下公式，对处理数据集进行非线性特征变换和增强，得到增强数据集fenhanced：

4.如权利要求3所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤2中，通过如下公式，计算增强数据集的动态特征重要性，得到第i个特征的特征重要性评分i(fi)：

5.如权利要求4所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤2中，通过如下公式，基于特征重要性评分，动态地确定特征选择的阈值tselect：

6.如权利要求5所述的基于决策树算法的风险识别方法，其特征在于，步骤3中，生成多个决策树后，根据特征选择的阈值，定义决策树生成过程中的节点分裂标准的过程具体包括：对于决策树的每个节点，计算当...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏路骎，
申请(专利权)人：深圳大合创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：