基于逐步最优特征选择的自动化模型调优算法
基本信息
| 申请号 | CN201910404903.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110223156A | 公开（公告）日 | 2019-09-10 |
| 申请公布号 | CN110223156A | 申请公布日 | 2019-09-10 |
| 分类号 | G06Q40/02（2012.01）I; G06Q10/04（2012.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 段兆阳; 孙博; 杨森 | 申请（专利权）人 | 杭州排列科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京君泊知识产权代理有限公司 | 代理人 | 王程远 |
| 地址 | 311121 浙江省杭州市余杭区文一西路998号19幢502室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于逐步最优特征选择的自动化模型调优算法，该算法包括建立初版评分模型、设置限制条件、逐步最优特征选择算法、筛选得出最优模型KS值、判断模型KS差值变量组合是否达标、将未达标的KS差值变量组合重新筛选和建立最终评分卡模型七大步骤；该算法可以自动产生最优的评分卡模型，最大程度挖掘了特征变量对于目标变量的预测能力，消除了建模人员主观意识的干扰性，减少时间成本的浪费，最终生成的评分卡模型兼顾了模型预测效果的有效性和模型应用效果的稳定性。将该算法嵌入到传统评分卡模型的建立当中，可以明显提高金融行业传统的信贷模型质量，提高审批的正确率，拒绝更多的欺诈逾期申请。 |
