[发明专利]一种基于SVM-RFE的客户风险特征筛选方法及其应用

权利要求书

1.一种基于SVM-RFE的客户风险特征筛选方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

获取包括多个客户特征的客户风险特征数据；

针对一客户风险特征X_j，基于基尼系数、信息增益及信息增益比求得客户风险特征X_j的重要度综合度量指数I，基于互信息求得客户风险特征X_j的冗余度度量指数，并根据所述客户风险特征X_j的重要度综合度量指数I与所述客户风险特征X_j的冗余度度量指数综合算得客户风险特征X_j的重要度综合度量指数II，采用SVM分类器对客户风险特征数据进行训练得到特征权重，基于特征权重求得客户风险特征X_j的特征权重度量指数，根据客户风险特征X_j的特征权重度量指数与客户风险特征X_j的重要度综合度量指数II综合算得客户风险特征X_j的重要度综合度量指数III；

依次计算所有的客户风险特征的重要度综合度量指数III后，按照重要度综合度量指数III从大到小依次排序，选取前k个特征构成客户风险特征集；

其步骤如下：

(1)获取包括多个客户特征的客户风险特征数据；

(2)令客户风险特征的候选特征集和排序候选特征集分别为F＝[X₁,…X_j,…X_N]和F^*，N为客户风险特征的总数量；

(3)判断|F|是否为0，如|F|＝0，进入(9)，反之进入(4)，|F|为候选特征集F中的特征数；

(4)选取F中的客户风险特征X_j，基于基尼系数、信息增益及信息增益比求得客户风险特征X_j的重要度综合度量指数I，j＝1,2……,N；

(5)判断|F|是否为N，如|F|＝N，计算令反之进入(6)，S(X_j,Y)为客户风险特征X_j的重要度综合度量指数I，Y为客户风险等级；

(6)基于互信息求得客户风险特征X_j的冗余度度量指数，并根据所述客户风险特征X_j的重要度综合度量指数I与所述客户风险特征X_j的冗余度度量指数综合算得客户风险特征X_j的重要度综合度量指数II；

(7)采用SVM分类器对客户风险特征数据进行训练得到特征权重w_j，基于特征权重求得客户风险特征X_j的特征权重度量指数，根据客户风险特征X_j的特征权重度量指数与客户风险特征X_j的重要度综合度量指数II综合算得客户风险特征X_j的重要度综合度量指数III；

(8)计算令COM(X_j,Y)为客户风险特征X_j的重要度综合度量指数III，返回步骤(3)；

(9)排序候选特征集F^*中的特征按照重要度综合度量指数III从大到小依次排序，选取排序候选特征集F^*中排名前k个特征构成客户风险特征集。