基于逐步最優(yōu)特征選擇的自動化模型調(diào)優(yōu)算法
基本信息
申請?zhí)?/td> | CN201910404903.9 | 申請日 | - |
公開(公告)號 | CN110223156A | 公開(公告)日 | 2019-09-10 |
申請公布號 | CN110223156A | 申請公布日 | 2019-09-10 |
分類號 | G06Q40/02(2012.01)I; G06Q10/04(2012.01)I | 分類 | 計算;推算;計數(shù); |
發(fā)明人 | 段兆陽; 孫博; 楊森 | 申請(專利權(quán))人 | 杭州排列科技有限公司 |
代理機構(gòu) | 北京君泊知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 | 代理人 | 王程遠 |
地址 | 311121 浙江省杭州市余杭區(qū)文一西路998號19幢502室 | ||
法律狀態(tài) | - |
摘要
摘要 | 本發(fā)明公開了一種基于逐步最優(yōu)特征選擇的自動化模型調(diào)優(yōu)算法,該算法包括建立初版評分模型、設(shè)置限制條件、逐步最優(yōu)特征選擇算法、篩選得出最優(yōu)模型KS值、判斷模型KS差值變量組合是否達標、將未達標的KS差值變量組合重新篩選和建立最終評分卡模型七大步驟;該算法可以自動產(chǎn)生最優(yōu)的評分卡模型,最大程度挖掘了特征變量對于目標變量的預(yù)測能力,消除了建模人員主觀意識的干擾性,減少時間成本的浪費,最終生成的評分卡模型兼顧了模型預(yù)測效果的有效性和模型應(yīng)用效果的穩(wěn)定性。將該算法嵌入到傳統(tǒng)評分卡模型的建立當中,可以明顯提高金融行業(yè)傳統(tǒng)的信貸模型質(zhì)量,提高審批的正確率,拒絕更多的欺詐逾期申請。 |
