一种基于决策树和递归算法的信贷风险预测方法及系统

本发明公开了一种基于决策树和递归算法的信贷风险预测方法及系统，该方法包括：步骤1：基于用户历史行为收集用户基础数据集；步骤2：对用户基础数据集进行预处理，得到特征数据，并进行存储备用；步骤3：随机选取若干变量，结合选出的若干变量和特征数据构建决策树，并计算决策树的风险识别效率；步骤4：使用递归算法重复步骤3的操作，以进行变量挖掘，直至达到预设递归循环次数，遍历所有决策树，并选出风险识别效率最高的决策树，将其对应的变量组合作为最优变量组合；步骤5：基于最优变量组合进行风险识别效果评估，得到风险预测结果。该方法具有稳定性高、效率高以及可解释性高的优点。