申请/专利权人：上海评驾科技有限公司

申请日：2020-11-27

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112288334B

主分类号：G06Q10/0635

分类号：G06Q10/0635;G06Q40/08;H04W4/40

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.02.23#实质审查的生效;2021.01.29#公开

摘要：本发明公开了一种基于lightgbm的车联网风险因子的提取方法，包括车联网数据的获取、保险数据的获取、数据预处理、生成风险因子、组合车联网风险因子和保险数据生成模型数据集、采用LightGBM进行风险因子的重要性评估、对各个风险因子重要性的评估值数据进行业务评估、根据抽取的高质量的风险因子辅助投保金额的确定。采用的LightGBM算法可进行数据模型的分布式部署和进行模型的分布式学习，更重要的是，该算法可以直接支持离散数据，可以一次性获取所有风险因子的重要性评估值。基于本发明，将大大提高现有车联网用户获取数据的有效性，以及降低进一步的业务模型训练所需的数据规模，提高业务决策的准确率。

主权项：1.一种基于lightgbm的车联网风险因子的提取方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一、车联网数据的获取，根据车联网前装设备、车联网后装设备、用户手机提供的卫星定位数据获取车联网数据；步骤二、保险数据的获取，根据车联网中的车辆编号获取车辆的相关投保和理赔数据；步骤三、数据预处理，对车联网数据异常值进行处理，车联网数据清洗，剔除无效行程；步骤四、生成风险因子，根据清洗后的车联网数据，生成风险因子；所述步骤四中，生成的风险因子包括：行程数、节假日行程占比、黄昏行程占比、疲劳驾驶行程数占比、超速占比、恶劣天气行程占比、活动半径；步骤五、组合车联网风险因子和保险数据生成模型数据集，以车联网风险因子作为自变量，保险理赔中赔付金额作为目标变量，根据车辆编号进行数据合并，组合形成数据模型的数据集；步骤六、采用LightGBM进行风险因子的重要性评估；步骤七、对各个风险因子重要性的评估值数据进行业务评估；步骤八、根据抽取的高质量的风险因子辅助投保金额的确定；所述步骤八中，根据抽取的风险因子辅助投保金额的确定包括：抽取前15个重要的车联网因子，根据LightGBM将车辆用户分成10个等级，每个等级设置一个乘法因子，用于投保金额的计算，而乘法因子的确定可以根据用户保险投保的历史数据拟合学习获取。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海评驾科技有限公司 一种基于lightgbm的车联网风险因子的提取方法

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