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本申请提供一种走逃企业的预测方法,包括:获取待建模数据特征;对待建模数据特征进行预设次数的有放回抽样,得到抽样样本数据;对每个抽样样本数据分别进行LightGBM建模,得到预测模型;利用预测模型根据平均信息熵增益输出每个特征的特征权重;利用预测模型对读入数据进行走逃企业预测,得到预测结果。本申请在提升模型准确度的同时极大缓解了模型过拟合的现象。大大降低了模型训练时对物理内存的占用,能够用更大的数据量和更高维度的特征进行模型的训练,精确度更高,提升了对走逃企业预测准确性的同时,减少了客诉。本申请还
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114154754 A
(43)申请公布日 2022.03.08
(21)申请号 202111574801.5
(22)申请日 2021.12.21
(71)申请人 税友信息技术有限公司
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