一种面向大规模非平衡征信数据的个人信用风险评估方法及评估系统

摘要

本发明公开一种面向大规模非平衡征信数据的个人信用风险评估方法及评估系统，该方法包括：首先，根据获取的高维大规模非平衡历史征信数据，构建由所获取的历史数据集构建的训练矩阵X，利用自适应弹性网络特征选择算法对给定的历史征信数据集实施维度约简；然后将经过维度约简后的训练样本集划分为少数样本类及多数样本类，根据类簇质心距离指数化衰减函数计算每个样本的隶属度，构建加权矩阵W，设置相关参数，用IWELM模型实施个人信用风险评估。本发明所提的方法克服大规模征信数据展现出的高度非平衡性问题，同时提升个人信用风险评估的执行速度与效率，增强评估结果的可靠性和可信度。