摘要
本发明涉及金融风控监测系统技术领域,具体涉及一种基于机器学习的金融风控模型训练优化系统。该系统包括:样本聚类模块,用于对每个人对应的样本进行聚类获得不同的聚类簇;聚类簇样本划分模块,用于获取聚类簇中每个样本的局部估计密度,进而对聚类簇的样本进行划分获得高密度样本集和低密度样本集;高密度样本集处理模块,用于对高密度样本集中的样本进行排序,并获取代表性样本;低密度样本集处理模块,用于对低密度样本集的样本进行排序,并获取代表性样本;在线学习模块,用于利用降维后的代表性样本对金融风控模型进行训练,并对当前的样本集进行实时更新,进而进行在线学习。本申请能够提高金融风控模型在线学习的效率和准确性。