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申请/专利权人：中国建设银行股份有限公司;建信金融科技有限责任公司
摘要：本发明公开了一种银行风险控制场景的特征选择方法及装置，涉及人工智能技术领域，其中该方法包括：采用特征分析模型对待分析数据集进行分析，得到待分析数据集的第一特征排序结果；其中，特征分析模型为根据银行不同风险控制场景下的历史数据集训练得到，待分析数据集中包含多个特征；计算待分析数据集中各特征的风险相关度、卡方值、IV值，根据待分析数据集中每个特征的风险相关度、卡方值、IV值，对每个特征进行排序，得到第二特征排序结果；根据第一特征排序结果、以及第二特征排序结果，得到待分析数据集的最终特征选择结果。本发明可以提高特征选择的准确性、灵活性。
主权项：1.一种银行风险控制场景的特征选择方法，其特征在于，包括：将待分析数据集输入预先训练好的元学习模型，得到第一机器学习模型选择结果；其中，元学习模型未根据历史数据集、以及各机器学习模型针对每一历史数据集的性能指标训练得到；根据待分析数据集与数据库中历史数据集的相似度、以及各机器学习模型针对每一历史数据集的性能指标，得到第二机器学习模型选择结果；根据第一机器学习模型选择结果、以及第二机器学习模型选择结果，得到特征分析模型；其中，特征分析模型为从第一机器学习模型选择结果、以及第二机器学习模型选择结果中确定的机器学习模型；采用特征分析模型对待分析数据集进行分析，得到待分析数据集的第一特征排序结果；其中，待分析数据集中包含多个特征；计算待分析数据集中各特征的风险相关度、卡方值、IV值，根据待分析数据集中每个特征的风险相关度、卡方值、IV值，对每个特征进行排序，得到第二特征排序结果；根据第一特征排序结果、以及第二特征排序结果，得到待分析数据集的最终特征选择结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国建设银行股份有限公司 建信金融科技有限责任公司 银行风险控制场景的特征选择方法及装置
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