[發(fā)明專利]一種基于SVM-RFE的客戶風險特征篩選方法及其應用

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011015886.9
• 申請日: 2020-09-24
• 公開（公告）號: CN112182331B
• 公開（公告）日: 2022-08-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王國強;羅康洋;張怡;謝曉金;施興森;李金;姚兵;李夢穎
• 申請（專利權(quán)）人: 上海工程技術(shù)大學;上海金仕達軟件科技有限公司
• 主分類號: G06F16/951
• 分類號: G06F16/951;G06F16/2458;G06K9/62;G06Q40/04
• 代理公司: 上海唯智贏專利代理事務所(普通合伙) 31293
• 代理人: 劉朵朵

1.一種基于SVM-RFE的客戶風險特征篩選方法，應用于電子設(shè)備，其特征在于，包括：

獲取包括多個客戶特征的客戶風險特征數(shù)據(jù)；

針對一客戶風險特征X_j，基于基尼系數(shù)、信息增益及信息增益比求得客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)I，基于互信息求得客戶風險特征X_j的冗余度度量指數(shù)，并根據(jù)所述客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)I與所述客戶風險特征X_j的冗余度度量指數(shù)綜合算得客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)II，采用SVM分類器對客戶風險特征數(shù)據(jù)進行訓練得到特征權(quán)重，基于特征權(quán)重求得客戶風險特征X_j的特征權(quán)重度量指數(shù)，根據(jù)客戶風險特征X_j的特征權(quán)重度量指數(shù)與客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)II綜合算得客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)III；

依次計算所有的客戶風險特征的重要度綜合度量指數(shù)III后，按照重要度綜合度量指數(shù)III從大到小依次排序，選取前k個特征構(gòu)成客戶風險特征集；

其步驟如下：

(1)獲取包括多個客戶特征的客戶風險特征數(shù)據(jù)；

(2)令客戶風險特征的候選特征集和排序候選特征集分別為F＝[X₁,…X_j,…X_N]和F^*，N為客戶風險特征的總數(shù)量；

(3)判斷|F|是否為0，如|F|＝0，進入(9)，反之進入(4)，|F|為候選特征集F中的特征數(shù)；

(4)選取F中的客戶風險特征X_j，基于基尼系數(shù)、信息增益及信息增益比求得客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)I，j＝1,2……,N；

(5)判斷|F|是否為N，如|F|＝N，計算令反之進入(6)，S(X_j,Y)為客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)I，Y為客戶風險等級；

(6)基于互信息求得客戶風險特征X_j的冗余度度量指數(shù)，并根據(jù)所述客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)I與所述客戶風險特征X_j的冗余度度量指數(shù)綜合算得客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)II；

(7)采用SVM分類器對客戶風險特征數(shù)據(jù)進行訓練得到特征權(quán)重w_j，基于特征權(quán)重求得客戶風險特征X_j的特征權(quán)重度量指數(shù)，根據(jù)客戶風險特征X_j的特征權(quán)重度量指數(shù)與客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)II綜合算得客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)III；

(8)計算令COM(X_j,Y)為客戶風險特征X_j的重要度綜合度量指數(shù)III，返回步驟(3)；

(9)排序候選特征集F^*中的特征按照重要度綜合度量指數(shù)III從大到小依次排序，選取排序候選特征集F^*中排名前k個特征構(gòu)成客戶風險特征集。