技术总结
本发明公开了一种分布式自动特征组合的纳税人信用评估方法。本方法步骤包括：1)利用训练样本采用MapReduce分布式计算框架进行随机森林模型的训练，得到一分布式随机森林模型；2)将训练样本输入该分布式随机森林模型，生成输入的每一训练样本的多个组合特征；3)将生成的组合特征与对应纳税人的特征信息进行合并；4)利用合并后的特征训练评分卡模型；5)对于一待信用评估的纳税人，利用该分布式随机森林模型生成该纳税人的组合特征并与该纳税人的特征信息进行合并，然后将该纳税人合并后的特征输入训练好的评分卡模型，预测该纳税人的信用评分。本发明能够进行纳税人的精准信用评估。
技术研发人员：刘宗前;武锦;王彦;李雪峰;韩佶兴;付婷婷;郭乐乐
受保护的技术使用者：中国软件与技术服务股份有限公司
技术研发日：2018.07.23
技术公布日：2020.02.21