申请/专利权人：中银金融科技有限公司

申请日：2022-08-03

公开（公告）日：2022-12-02

公开（公告）号：CN115423598A

主分类号：G06Q40/02

分类号：G06Q40/02;G06Q10/06;G06K9/62

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.12.20#实质审查的生效;2022.12.02#公开

摘要：本发明提供一种数据特征的筛选方法及装置，其中方法包括：获取信贷数据中不含缺失值的目标数据，基于逆概率加权法，确定目标数据的逆概率权重，并基于逆概率权重对目标数据进行加权，得到目标数据的伪总体数据；基于随机森林算法，确定伪总体数据的缺失值，并基于缺失值以及所述伪总体数据，构建目标数据的全量数据；基于核主成分分析算法，对全量数据进行特征降维，并将降维特征作为目标数据筛选后的特征。本发明提供的数据特征的筛选方法及装置，通过对目标数据中的缺失数据进行填充，得到了目标数据的全量数据，避免了数据损失有效信息。基于优化的核函数的核主成分分析算法，对全量数据进行降维处理，提升了筛选特征的准确性。

主权项：1.一种数据特征的筛选方法，其特征在于，包括：获取信贷数据中不含缺失值的目标数据，基于逆概率加权法，确定所述目标数据的逆概率权重，并基于所述逆概率权重对所述目标数据进行加权，得到所述目标数据的伪总体数据；基于随机森林算法，确定所述伪总体数据的缺失值，并基于所述缺失值以及所述伪总体数据，构建所述目标数据的全量数据；基于核主成分分析算法，对所述全量数据进行特征降维，得到所述全量数据的降维特征，并将所述降维特征作为所述目标数据筛选后的特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中银金融科技有限公司 数据特征的筛选方法及装置

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