特定人员的信用评估模型的训练方法、装置、介质及设备

本申请公开了一种特定人员的信用评估模型的训练方法、装置、介质及设备，属于深度学习技术领域。获取大量特定人员的个人数据，个人数据中的直接量化数据包括人口学统计数据、家庭与社会背景数据、经济数据；间接量化数据包括社交数据、特定行为数据、心理和认知数据、管理表现数据；将直接量化数据量化成特征；利用大语言模型将间接量化数据量化成特征；利用信用评估模型获取各个维度的特征阈值，根据特征阈值将每个维度的特征划分为正样本和负样本，根据正负样本计算WOE值和IV值，将最大IV值对应的特征阈值作为模型参数。本申请能使用大语言模型量化数据，并根据WOE值和IV值确定信用评估模型的模型参数，提高模型的准确率。