公开(公告)号：KR101851367B1

公开(公告)日：2018-04-23

申请号：KR1020160096273

申请日：2016-07-28

Applicant: 코리아크레딧뷰로 (주) ,  서울대학교산학협력단

Inventor： 강신형 ,  김용대

IPC: G06Q40/02 ,  G06Q10/06 ,  G06F17/18

Abstract: 본발명은신용도를평가하기위한방법에있어서, (a) 신용평가모형생성장치는, 신용도를평가하기위하여트레이닝데이터를사용하여 t 번학습하여우불량예측값이높은순서대로 t 개의의사결정나무를생성하되, 상기신용도를평가하기위한복수의변수를고려하여상기우불량예측값을예측하고상기예측된우불량예측값별로해당우불량예측값의도출에가장큰 영향을미친변수를매칭하여상기의사결정나무를생성함으로써 1차모형을모델링하는단계; 및 (b) 상기 t 개의의사결정나무를상기우불량예측값이높은순서대로 "제1 의사결정나무", "제2 의사결정나무", …, "제t 의사결정나무"라고할 경우, 상기신용평가모형생성장치는, 테스트데이터를이용한 "제1 의사결정나무"부터 "제k 의사결정나무"(k는 1 이상 t 이하의정수)까지의누적된변별력지표가가장큰 상태일때, 상기 1차모형에포함된상기 t 개의의사결정나무중 상기 "제1 의사결정나무"부터상기 "제k 의사결정나무"까지의 k 개의의사결정나무를포함하는최적모형을모델링하는단계를포함하는것을특징으로하는방법에관한것이다.

公开(公告)号：KR1020180013102A

公开(公告)日：2018-02-07

申请号：KR1020160096273

申请日：2016-07-28

Applicant: 코리아크레딧뷰로 (주) ,  서울대학교산학협력단

Inventor： 강신형 ,  김용대

IPC: G06Q40/02 ,  G06Q10/06 ,  G06F17/18

CPC classification number: G06Q40/025 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/0637

Abstract: 본발명은신용도를평가하기위한방법에있어서, (a) 신용평가모형생성장치는, 신용도를평가하기위하여트레이닝데이터를사용하여 t 번학습하여우불량예측값이높은순서대로 t 개의의사결정나무를생성하되, 상기신용도를평가하기위한복수의변수를고려하여상기우불량예측값을예측하고상기예측된우불량예측값별로해당우불량예측값의도출에가장큰 영향을미친변수를매칭하여상기의사결정나무를생성함으로써 1차모형을모델링하는단계; 및 (b) 상기 t 개의의사결정나무를상기우불량예측값이높은순서대로 "제1 의사결정나무", "제2 의사결정나무", …, "제t 의사결정나무"라고할 경우, 상기신용평가모형생성장치는, 테스트데이터를이용한 "제1 의사결정나무"부터 "제k 의사결정나무"(k는 1 이상 t 이하의정수)까지의누적된변별력지표가가장큰 상태일때, 상기 1차모형에포함된상기 t 개의의사결정나무중 상기 "제1 의사결정나무"부터상기 "제k 의사결정나무"까지의 k 개의의사결정나무를포함하는최적모형을모델링하는단계를포함하는것을특징으로하는방법에관한것이다.

Abstract translation: （A）信用评估模型生成装置通过使用用于评价信用度的训练数据来学习训练数据，以高阶预测误差值的顺序生成t个决策树， 但是，考虑多个参数来评估信贷预测正确不好预测值，并通过预测吴不好预测值产生决策树匹配衍生狂影响最大的权差预测值变量 建模一阶模型; 并且（b）“第一决策树”，“第二决策树”和“第二决策树” 到壳体，以被称为“吨决策树”，信用评级模型生成装置中，通过使用测试数据“的第一判决树”到“k个决策树”（k为大于1吨的整数） 当累积判别式索引是最大状态时，从包括在主要模型中的t个决策树中的“第一决策树”到“决策树”中的K个决策树 建模该模型的最优模型。