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本发明涉及一种基于用户行为特征的信用卡还款概率预测方法,首先获取用户相关数据,包括用户交易信息、社交信息、征信信息、APP浏览和网页浏览信息以及催收信息;然后对获取的用户相关数据依次进行清洗;对清洗后的数据构建统计特征、业务特征和编码特征;随后对构建的特征进行筛选,并以筛选出的特征作为单模型输入,以超过设定的阈值天数是否还款作为单模型输出,采用分类算法进行多个单模型训练,并对各模型进行参数调整;将训练、调整后的多个单模型进行融合,获取最优模型;最后将实际待预测的样本用户特征输入最优模型,获取还款
(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 112330047 A
(43)申请公布日 2021.02.05
(21)申请号 202011294383.X
(22)申请日 2020.11.18
(71)申请人 交通银行股份有限公司
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