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本发明公开了基于可解释机器学习的债券市场违约风险预警方法，涉及机器学习中的不平衡数据处理领域。结合聚类采样技术和XGBoost机器学习算法，并在此基础上使用SHAP方法对模型预测结果进行解释，经可获取渠道收集中国债券市场2014‑2020年的相关样本，将通过统计检验的变量纳入模型中，用于模型的训练与验证，该方法的输出即为违约风险概率，且能通过Shapely值从全局及局部对预测结果进行解释，通过上述技术方案，实现了更精准的债务违约风险预测，且能在不牺牲模型精度的前提下，对模型的预测进行解释，弥补了
(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 113240527 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110619850.X
(22)申请日 2021.06.03
(71)申请人 厦门太也网络科技有限公司
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