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申请/专利权人：四川新网银行股份有限公司

摘要：本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种单特征策略的推荐方法，根据单特征策略的挖掘需要，通过界面化自定义推荐任务；根据自定义的推荐任务，选择关联的数据集，指定相互关联的数据集生成样本数据大宽表；对样本数据大宽表中的原始特征变量进行可视化配置，对可视化配置后的数据集进行目标变量的定义；通过可视化界面定义每个目标变量的策略推荐方法和阈值，生成推荐的单特征策略集；本发明通过界面化的配置，实现在指定目标变量的情况下，自动生成推荐的显著单特征策略，实现了策略挖掘过程全流程智能化，不仅极大的提升了策略挖掘的效率，也为金融智能风控提供了一种新的自动化方案。

主权项：1.一种单特征策略的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：任务定义模块根据单特征策略的挖掘需要，通过界面化以图形和或文字的形式自定义推荐任务；步骤2：样本选择模块根据自定义的推荐任务，选择关联的数据集，指定相互关联的数据集生成样本数据大宽表；步骤3：特征加工模块对样本数据大宽表中的原始特征变量进行可视化配置，实现基于表达式运算的自定义二次加工能力，衍生丰富的特征；步骤4：目标自定义模块对可视化配置后的数据集进行目标变量的定义；步骤5：特征选择模块通过可视化界面选择每个目标变量的特征推荐方法；步骤6：单特征推荐模块通过可视化界面以图形和或文字的形式定义每个目标变量的策略推荐方法和阈值，并基于步骤5选择的每个目标变量的特征推荐方法，生成推荐的单特征策略集；步骤7：报告生成模块基于单特征推荐模块生成的单特征策略集生成文件格式的显著单特征推荐报告；步骤6中所述的单特征推荐模块包括三种推荐方法，所述三种推荐方法分别为基于IV计算的分组方法、等距分组法和分位数划分分组法；所述阈值的评价指标为Lift和坏占比指标；所述基于IV计算的分组方法，对每条特征推荐方法进行分组，通过记录每个分组的临界点作为单特征阈值，基于坏占比和Lift指标遍历所述单特征阈值，生成推荐的单特征策略集；所述等距分组法，对每条特征推荐方法进行等距划分，并分组；记录各个分组的临界点作为单特征阈值，基于化占比和Lift指标遍历所述单特征阈值，生成推荐的单特征策略集；所述分位数划分分组法通过分位数划分分组，记录每个分组的临界点作为单特征阈值，基于坏占比和Lift指标遍历阈值，生成推荐的单特征策略集；采用所述基于IV计算的分组方法生成单特征策略集的具体步骤如下：A：特征阈值点集生成子模块通过对特征变量进行WOE单调分箱，寻找所有箱中的临界点，生成所有特征变量的特征阈值点集；B：单特征评价指标遍历子模块遍历所有特征变量的特征阈值点集，生成单特征集，并计算每条特征的坏占比，生成坏占比指标集；C：单特征策略集推荐子模块根据阈值的评价指标Lift，并基于步骤B得到的坏占比指标集生成推荐的单特征策略集；采用所述等距分组法生成单特征策略集的具体步骤如下：A：特征阈值点集生成子模块对特征变量进行等频分组；基于等频分组后生成特征阈值点集的方法如下：经过等频分组后，最大的组数划分为n组；定义特征变量为Xi；则有n+1个临界点；设特征变量Xi的最大值和最小值分别为maxi和mini，则对应的分组之间的临界点集分别为则其中i＝1,2,……,m；j＝1,2,……,n+1；基于临界点集生成所有特征阈值点集： 其中i＝1,2,……,m；B：单特征评价指标遍历子模块遍历所有特征变量的特征阈值点集，形成单特征集，并计算每条特征的坏占比，生成坏占比指标集；C：单特征策略集推荐子模块根据阈值的评价指标Lift，并基于坏占比指标集，自动生成推荐的单特征策略集；采用所述分位数划分分组法生成单特征策略集的具体步骤如下：A：特征阈值点集生成子模块对特征变量进行分位数分组，计算每个特征变量中的每个分组之间的临界点集，基于临界点集生成所有特征变量的特征阈值点集；B：单特征策略评价指标遍历子模块遍历所有特征变量的特征阈值点集，生成单特征集；并计算每条特征的坏占比，生成坏占比指标集；C：单特征策略集推荐子模块根据阈值的评价指标Lift，并基于坏占比指标集，自动生成推荐的单特征策略集。

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