[发明专利]一种数据评估方法及装置在审
| 申请号： | 201811081280.8 | 申请日： | 2018-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN109522919A | 公开（公告）日： | 2019-03-26 |
| 发明（设计）人： | 黄聪;黄英亮 | 申请（专利权）人： | 深圳市佰仟金融服务有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q40/02 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人： | 郝传鑫;熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了数据评估方法及装置，其中，数据评估装置使用第三方客户信用数据对机器学习分类模型进行训练，再用训练得到的模型对目标客户信用数据进行评分，再将所述评分融入传统的评分卡模型中，得到新型评分卡模型，最后将所述新型评分卡模型与传统的评分卡模型进行对比，若所述模型效果得到提升，则所述客户信用数据是有效的。该方案中，使用的机器学习模型相比传统的评分卡模型，有更强的数据表达能力，对非线性问题有更强的刻画能力且预测的精度更高，因此，通过对比新型评分卡模型和传统评分卡模型的模型效果，可以验证所述第三方数据质量和效果，从而更有效地挖掘第三方数据的价值。 | ||
| 搜索关键词： | 评分卡 传统的 第三方数据 客户信用 模型效果 数据评估 机器学习模型 数据评估装置 非线性问题 分类模型 机器学习 目标客户 数据表达 信用数据 第三方 有效地 刻画 验证 挖掘 融入 预测 | ||
【主权项】：
1.一种数据评估方法，其特征在于，包括：获取客户信用数据，其中，所述客户信用数据是根据预设关键信息从第三方数据源匹配得到的；对所述客户信用数据的m个数据项进行特征选择，从而得到缩减后的客户信用数据，其中所述缩减后的客户信用数据包含的n个数据项，所述n小于所述m；使用所述缩减后的客户信用数据对分类模型进行训练，得到逾期可能性评分模型；使用逾期可能性评分和评分卡模型创建新型评分卡模型，其中，所述逾期可能性评分是所述逾期可能性评分模型对目标客户信用数据进行评分得到的；比较所述评分卡模型和所述新型评分卡模型，确定所述新型评分卡模型的模型效果是否提升，若所述模型效果得到提升，则所述客户信用数据是有效的。
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