CN109492712A - 建立互联网金融风控模型的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种建立互联网金融风控模型的方法，本发明通过改进C4.5决策树利用Fayyad边界点判定定理，减少挑选属性最优阈值所用的计算时间，减少整体的运行时间。利用统计学中的相关系数克服多值属性偏向问题，提高决策树预测精确度，将每个属性与黑名单判别的相关程度作为属性的选择度量。将这种改进了的C4.5算法用于生成互联网金融风控预警模型。主要解决了传统的C4.5决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。

Description

建立互联网金融风控模型的方法
技术领域
本发明涉及一种建立互联网金融风控模型的方法。
背景技术
C4.5算法是由Ross Quinlan开发的用于产生决策树的算法。该算法是对RossQuinlan之前开发的ID3算法的一个扩展。C4.5算法产生的决策树可以被用作分类目的，因此该算法也可以用于统计分类。C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习：给定一个数据集，其中的每一个元组都能用一组属性值来描述，每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习，找到一个从属性值到类别的映射关系，并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。
但是，传统的C4.5决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种建立互联网金融风控模型的方法，能够解决传统的C4.5决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。
为解决上述问题，本发明提供一种建立互联网金融风控模型的方法，包括：
结合统计学中相关系数理论，得出条件属性与决策属性之间的相关系数，根据相关系数的大小得出所述条件属性与决策属性之间的相关性大小；
分析数据来源，利用所述条件属性与决策属性之间的相关性大小，确定影响黑名单判别的重要影响因子，选出所述重要影响因子作为决策属性并放入数据集；
根据所述得出的所述条件属性与决策属性之间的相关性大小，并利用最大相关系数值的属性作为根结点，采用预设方法递归建立决策树的子结点，以形成决策树；
利用悲观剪枝算法对所述形成的决策树进行剪枝，形成简洁的决策树；
基于所述简洁的决策树建立互联网金融风控模型。
进一步的，在上述方法中，根据如下公式，得出条件属性与决策属性之间的相关系数：
令
公式中，Ak表示为决策树中不同的条件属性。B为决策树中的决策属性。Cov(Ak，B)为Ak与B的协方差。D(Ak)为Ak的方差。D(B)为B的方差。wk成为衡量决策属性和条件属性间相关程度的一种指标。
进一步的，在上述方法中，所述预设方法包括：
结合Fayyad边界点判定定理，计算所述数据集中每个决策属性的信息增益率，选择每个决策属性中分割点处最大的信息增益率作为该决策属性分割点。
进一步的，在上述方法中，所述信息增益率的定义如下：GainRate(A)＝Gain(A)/SplitInfoA(D)，其中，
C4.5决策树使用信息增益率克服数据的偏倚，使用分裂信息的值将信息增益规范化，所述分裂信息类似于Info(D)定义如下：
公式中，D为标记类元组的训练集。A为划分D中元组的属性。V为属性A元组D划分为不同的分区或子集{D1，D2，...，Dv}。其中，项充当第j个分区的权重，SplitInfoA(D)是基于按A划分对D的元组分类所需要的期望信息，需要的期望信息越小，分区的纯度越高。
与现有技术相比，本发明公开了一种基于改进C4.5决策树建立互联网金融风控模型的算法，改进C4.5决策树利用Fayyad边界点判定定理，减少挑选属性最优阈值所用的计算时间，减少整体的运行时间。利用统计学中的相关系数克服多值属性偏向问题，提高决策树预测精确度，将每个属性与黑名单判别的相关程度作为属性的选择度量。将这种改进了的C4.5算法用于生成互联网金融风控预警模型。主要解决了传统的C4.5决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。
附图说明
图1是本发明一实施例的基于改进C4.5决策树建立互联网金融风控模型方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1所示，本发明提供一种建立互联网金融风控模型的方法，包括步骤S1～步骤S4：
步骤S1，结合统计学中相关系数理论，得出条件属性与决策属性之间的相关系数，根据相关系数的大小得出所述条件属性与决策属性之间的相关性大小；
在此，条件属性与决策属性之间的相关系数作为反映决策属性和条件属性间相关程度的指标。条件属性与决策属性之间的相关系数表如表1所示；
表1 相关系数表
在这里再定义Ak和B之间的相关系数，可以根据如下公式，得出条件属性与决策属性之间的相关系数：
令
公式中，Ak表示为决策树中不同的条件属性。B为决策树中的决策属性。Cov(Ak，B)为Ak与B的协方差。D(Ak)为Ak的方差。D(B)为B的方差。wk成为衡量决策属性和条件属性间相关程度的一种指标。
步骤S2，分析数据来源，利用所述条件属性与决策属性之间的相关性大小，确定影响黑名单判别的重要影响因子，选出所述重要影响因子作为决策属性并放入数据集；
在此，可以根据表1的结果，选出Realname，HveDay，CT，Edu，Ascore五个影响因子作为决策属性。
步骤S3，根据所述步骤S1得出的所述条件属性与决策属性之间的相关性大小，并利用最大相关系数值的属性作为根结点，采用预设方法递归建立决策树的子结点，以形成决策树；
步骤S4，利用悲观剪枝算法对所述形成的决策树进行剪枝，形成简洁的决策树；
步骤S5，基于所述简洁的决策树建立互联网金融风控模型。
本发明的建立互联网金融风控模型的方法一实施例中，所述预设方法包括：
结合Fayyad边界点判定定理，计算所述数据集中每个决策属性的信息增益率，选择每个决策属性中分割点处最大的信息增益率作为该决策属性分割点。
在此，选择每个决策属性中分割点处最大的信息增益率作为该决策属性分割点即分裂属性。
本发明的建立互联网金融风控模型的方法一实施例中，所述信息增益率的定义如下：GainRate(A)＝Gain(A)/SplitInfoA(D)，其中，
C4.5决策树使用信息增益率克服数据的偏倚，使用分裂信息的值将信息增益规范化，所述分裂信息类似于Info(D)定义如下：
公式中，D为标记类元组的训练集。A为划分D中元组的属性。V为属性A元组D划分为不同的分区或子集{D1，D2，...，Dv}。其中，项充当第j个分区的权重，InfoA(D)是基于按A划分对D的元组分类所需要的期望信息，需要的期望信息越小，分区的纯度越高。
综上所述，本发明公开了一种基于改进C4.5决策树建立互联网金融风控模型的算法，改进C4.5决策树利用Fayyad边界点判定定理，减少挑选属性最优阈值所用的计算时间，减少整体的运行时间。利用统计学中的相关系数克服多值属性偏向问题，提高决策树预测精确度，将每个属性与黑名单判别的相关程度作为属性的选择度量。将这种改进了的C4.5算法用于生成互联网金融风控预警模型。主要解决了传统的C4.5决策树模型存在运行时间较长和预测精度不够等问题。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
显然，本领域的技术人员可以对发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (4)

1.一种建立互联网金融风控模型的方法，其特征在于，包括：
结合统计学中相关系数理论，得出条件属性与决策属性之间的相关系数，根据相关系数的大小得出所述条件属性与决策属性之间的相关性大小；
分析数据来源，利用所述条件属性与决策属性之间的相关性大小，确定影响黑名单判别的重要影响因子，选出所述重要影响因子作为决策属性并放入数据集；
根据所述得出的所述条件属性与决策属性之间的相关性大小，并利用最大相关系数值的属性作为根结点，采用预设方法递归建立决策树的子结点，以形成决策树；
利用悲观剪枝算法对所述形成的决策树进行剪枝，形成简洁的决策树；
基于所述简洁的决策树建立互联网金融风控模型。
2.如权利要求1所述的建立互联网金融风控模型的方法，其特征在于，根据如下公式，得出条件属性与决策属性之间的相关系数：
令
公式中，Ak表示为决策树中不同的条件属性，B为决策树中的决策属性。Cov(Ak，B)为Ak与B的协方差，D(Ak)为Ak的方差，D(B)为B的方差，wk成为衡量决策属性和条件属性间相关程度的一种指标。
3.如权利要求1所述的建立互联网金融风控模型的方法，其特征在于，所述预设方法包括：
结合Fayyad边界点判定定理，计算所述数据集中每个决策属性的信息增益率，选择每个决策属性中分割点处最大的信息增益率作为该决策属性分割点。
4.如权利要求3所述的建立互联网金融风控模型的方法，其特征在于，所述信息增益率的定义如下：GainRate(A)＝Gain(A)/SplitInfoA(D)，其中，
C4.5决策树使用信息增益率克服数据的偏倚，使用分裂信息的值将信息增益规范化，所述分裂信息类似于Info(D)定义如下：
公式中，D为标记类元组的训练集。A为划分D中元组的属性。V为属性A元组D划分为不同的分区或子集{D1，D2，...，Dv}，其中，项充当第j个分区的权重，SplitInfoA(D)是基于按A划分对D的元组分类所需要的期望信息，需要的期望信息越小，分区的纯度越高。
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