【技术实现步骤摘要】
本申请涉及金融科技，尤其涉及一种基于集成学习的客户失联模式分类方法、系统及介质。
技术介绍
1、双循环发展格局与金融数字化转型加速的背景下，金融行业经历深刻变革，贷款业务面临新挑战，其中贷款客户失联导致的信用风险问题日益凸显。金融机构可以通过将贷款客户分类为不同的失联模式并进行识别，从而对针对不同失联模式的贷款客户采取更精准的风险管理措施。
2、然而，传统单一分类模型，如逻辑回归、决策树等，在处理高维度、非均衡的失联客户数据时，暴露出例如分类精度不足、抗干扰能力弱等问题。因此，亟需一种有效的分类方法，来满足金融机构精准识别贷款客户失联模式的需求。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种基于集成学习的客户失联模式分类方法、系统及介质，旨在解决现有的分类模型在处理复杂的失联客户数据时存在着分类精度不足的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种基于集成学习的客户失联模式分类方法，所述方法包括：
3、获取原始失联客户数据，并对所述原始失联客户数据进...
【技术保护点】
1.一种基于集成学习的客户失联模式分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始失联客户数据，并对所述原始失联客户数据进行预处理，获得特征数据集的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据集包括训练集，所述通过所述特征数据集对各所述预设基准子模型进行参数优化的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述整合参数优化后的各所述预设基准子模型，获得目标客户分类模型的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模型权重的计算公式为：
6.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于集成学习的客户失联模式分类方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始失联客户数据，并对所述原始失联客户数据进行预处理，获得特征数据集的步骤，包括：
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征数据集包括训练集，所述通过所述特征数据集对各所述预设基准子模型进行参数优化的步骤，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述整合参数优化后的各所述预设基准子模型，获得目标客户分类模型的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述模型权重的计算公式为：
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述特征数据集包括测试集，...
【专利技术属性】
技术研发人员：王嘉琦，张鹏，张运锋，
申请(专利权)人：广东机电职业技术学院，
类型：发明
国别省市：
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