[发明专利]基于FusedLasso的变量自动分箱方法、系统及电子设备

摘要

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于Fused Lasso的变量自动分箱方法、系统及电子设备，包括变量细粒度分箱，模型自动训练与超参数优化三个步骤，变量细粒度分箱过程将特征变量进行细粒度的等宽分箱；模型自动训练过程通过调用数学优化软件求解我们提出的Fused Lasso凸优化问题获得参数；超参数优化过程通过对于超参数的网格搜索，找寻最优的超参数，最后基于最优的求解，得到最优的分箱方案。本发明变量分箱的过程与模型建立的过程是自然同时进行的，避免了在模型训练之前进行的手动变量分箱带来的局限性。通过一个算法将数据和变量的信息进行了直接整合，有利于提升模型准确度。极易于应用在其他建模和分箱场景上，具有良好的灵活性与可拓展性。