一种基于决策树特征融合的评分卡模型优化方法

摘要

本发明公开了一种基于决策树特征融合的评分卡模型优化方法，包括S1基于用户填写信息和征信信息，进行特征信息筛选；将筛选过的特征信息作为特征变量；S2使用badrate代替S1步骤中特征变量的变量值，将特征变量中的类别型变量转换为数值型变量；S3将在S2步骤中转换为数值型变量利用决策树方法生成树状结构、对数值型变量进行变量融合，提取树状结构中各数值型变量所有切分点的值，以保证信息的可靠性；S4将S3步骤中决策树各分支的数值结果采用woe编码的方式表示新的信息变量；S5将S4步骤中应用woe编码后的新的信息变量与原有其他信息变量综合在一起作为逻辑回归输入值建立评分卡模型。本发明兼顾了业务意义上的可解释性和数据意义上的最佳融合。