一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法

摘要

本发明涉及信用评分建模领域，提供了一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法。目的在于解决如何充分筛选高维变量，尝试构建一种新的变量筛选方法来辅助信用评分建模，确保得到的建模模型的最佳准确度。主要方案包括获取申请数据、放款数据、逾期数据、征信数据；截取一段时间的数据，根据cumauc归纳方法对提取的数据进行初步筛选，选取auc值大的数据；对初步筛选的变量进行卡方分箱，卡方分箱使得每个数据有单独的权重，为后续的评分模型引入非线性，降低了模型过拟合的风险，选取权重较高的数据；根据筛选得到的数据进行stepwise逐步回归分析，最终得到所有的符合筛选条件的数据。