[发明专利]金融风控逻辑回归特征筛选方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010662195.1 申请日: 2020-07-10
公开(公告)号: CN111861705A 公开(公告)日: 2020-10-30
发明(设计)人: 林建明 申请(专利权)人: 深圳无域科技技术有限公司
主分类号: G06Q40/02 分类号: G06Q40/02
代理公司: 上海大邦律师事务所 31252 代理人: 孙成
地址: 518000 广东省深圳市南山区粤海街*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 金融 逻辑 回归 特征 筛选 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种金融风控逻辑回归特征筛选方法,其特征在于,所述特征筛选方法包括:

步骤S1、获取可用于建模的所有特征,作为初始变量;

步骤S2、通过随机无放回取样的方式从步骤S1获取的初始变量中随机生成N份初始变量组合,形成N个初始数据模型;所述N个初始数据模型用于评估变量对于模型的贡献;

步骤S3、从设定数据集中拆分出1~n份数据,作为评估数据集;

步骤S4、上述构建的N个数据模型中,把每一个数据模型依次对各评估数据集进行评估,得到各评估数据集在各数据模型的评估数据;评估指标包括KS,AUC,如果关注模型分组风险单调性,则把模型分组风险单调性作为评估指标;

步骤S5、对于N个数据模型,每一个对应n份评估数据集评估结果;对于每一份评估数据集都选出排名前m的数据模型;

步骤S6、在n份评估数据集的排名前m的数据模型中,判断是否存在在每份数据集都出现的数据模型,若存在一个,将该数据模型作为最优数据模型f1;若存在至少两个,根据评估指标ESA和ESSD,选出初始变量组合中的最优数据模型f1;如果在每份数据集排名前m的模型中没有共同数据模型,则扩大选择范围,选择排名前m+o的数据模型,直到选出最优数据模型f1;其中,o为正整数;

步骤S7、以步骤S6选出的最优数据模型f1对应的变量组合为基础,逐个添加剩余变量进行建模,依据步骤S6逻辑选出泛化能力最佳模型f2;所述剩余变量指除了最优数据模型f1变量之外的所有变量;

步骤S8、根据模型在多份评估集上的综合评估指标,判断f2的评估结果在多数评估数据上是否提升,递归逐个添加剩余变量建模;直到评估结果在多数评估数据上较上一轮没有提升。

2.一种金融风控逻辑回归特征筛选方法,其特征在于,所述特征筛选方法包括:

步骤S1、获取可用于建模的所有特征,作为初始变量;

步骤S2、从步骤S1获取的初始变量中生成N份初始变量组合,形成N个数据模型;

步骤S3、从设定数据集中拆分出1~n份数据,作为评估数据集;

步骤S4、上述构建的N个数据模型中,把每一个数据模型依次对各评估数据集进行评估,得到各评估数据集在各数据模型的评估数据;

步骤S5、对于N个数据模型,每一个对应n份评估数据集评估结果;对于每一份评估数据集都选出排名前m的数据模型;

步骤S6、在n份评估数据集的排名前m的数据模型中,判断是否存在在每份数据集都出现的数据模型,若存在一个,将该数据模型作为最优数据模型f1;若存在至少两个,根据评估指标选出初始变量组合中的最优数据模型f1;如果在每份数据集排名前m的模型中没有共同数据模型,则扩大选择范围,选择排名前m+o的数据模型,直到选出最优数据模型f1;其中,o为正整数。

3.根据权利要求2所述的金融风控逻辑回归特征筛选方法,其特征在于:

所述方法进一步包括:

步骤S7、以步骤S6选出的最优数据模型对应的变量组合为基础,逐个添加剩余变量进行建模,依据步骤S6逻辑选出泛化能力最佳模型f2;所述剩余变量指除了模型f1变量之外的所有变量;

步骤S8、根据模型在多份评估集上的综合评估指标,判断f2的评估结果在多数评估数据上是否提升,递归逐个添加剩余变量建模;直到评估结果在多数评估数据上较上一轮没有提升。

4.根据权利要求2所述的金融风控逻辑回归特征筛选方法,其特征在于:

步骤S2中,通过随机无放回取样的方式从步骤S1获取的初始变量中随机生成N份初始变量组合。

5.根据权利要求2所述的金融风控逻辑回归特征筛选方法,其特征在于:

步骤S6中,若存在至少两个,根据估计排序平均值ESA和估计排序标准差ESSD,选出初始变量组合中的最优模型。

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