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摘要：本发明涉及模型训练技术领域，公开了信用模型更新方法、装置、设备、存储介质及程序产品。所述方法包括：获取信用违约数据；信用违约数据包括用户信息以及违约情况；基于信用违约数据，构建KSKolmogorov‑Smirnov统计量；KS统计量用于指示目标模型判断用户违约的准确性；KS统计量中包括目标模型的违约评分阈值以及目标模型的权重参数；以KS统计量最大为第一更新目标，更新违约评分阈值，以获得目标阈值；以KS统计量最大为第二更新目标，更新权重参数，得到更新后的目标模型，以判断用户的信用评分。上述方案，在进行信用模型更新时，能够将用户按照违约风险大小进行排序且稳定性好、准确性高。
主权项：1.一种信用模型更新方法，其特征在于，所述方法包括：获取信用违约数据；所述信用违约数据包括用户信息以及违约情况；基于所述信用违约数据，构建KS统计量；所述KS统计量用于指示目标模型判断用户违约的准确性；所述KS统计量中包括目标模型的违约评分阈值以及目标模型的权重参数；以所述KS统计量最大为第一更新目标，更新所述违约评分阈值，以获得目标阈值；以所述KS统计量最大为第二更新目标，更新所述权重参数，得到更新后的目标模型，以判断用户的信用评分。
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百度查询： 华东师范大学 信用模型更新方法、装置、设备、存储介质及程序产品
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