基于半监督模型预测发债主体违约的方法、设备及存储介质

摘要

本发明涉及计算机技术领域，公开了一种基于半监督模型预测发债主体违约的方法、设备及存储介质，包括：S1：获取发债主体的主体数据，所述主体数据包括新闻舆情信息、工商信息、市场评价信息、外部信息，通过所述主体数据构建发债主体的信用违约风险的指标体系；S2：从统计分析、业务判断、衍生构造底层特征，生成底层因子；S3：基于未标记样本加权法与评分卡模型的组合建立半监督模型；S4：基于半监督模型判断预测发债主体的违约风险。本次建模的方法是基于未标记样本加权法与评分卡模型的组合，利用正样本和无标记样本训练的XGB分类器对风险的排序能力扩大正样本的规模，使用高风险概率最高的样本作为新的正样本，训练评分卡模型，构建半监督模型。