基于可解释机器学习的债券市场违约风险预警方法.pdfVIP

基于可解释机器学习的债券市场违约风险预警方法.pdf

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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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