[发明专利]指标稳定性的监控方法、装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种指标稳定性的监控方法，其特征在于，包括：

获取第一预设周期的历史数据特征，作为初始训练特征集；

对所述初始训练集进行稳定性检测，得到检测结果；

根据所述检测结果，确定目标训练集；

按照第二预设周期，获取预测集中的数据特征，其中，所述第二预设周期小于所述第一预设周期；

通过预设方式，计算所述预测集中的数据特征相对所述目标训练集中的数据特征的稳定度，作为目标稳定度；

基于所述目标稳定度与预设的稳定度阈值，确定所述预测集指标的监控结果。

2.如权利要求1所述的指标稳定性的监控方法，其特征在于，所述获取第一预设周期的历史数据特征，作为初始训练特征集包括：

对所述历史数据特征进行数据清洗和规范化处理，得到初始数据；

若所述初始数据中存在连续型数据，则对所述连续型数据进行离散化处理，得到离散型数据；

对所述离散型数据进行独热编码，并将独热编码后的数据作为所述初始训练特征集。

3.如权利要求1所述的指标稳定性的监控方法，其特征在于，所述根据所述检测结果，确定目标训练集包括：

若所述检测结果为初始训练集中存在不稳定的数据，则将所述稳定数据加入到目标训练集，并将所述不稳定数据，作为异常数据；

获取所述异常数据对应的不稳定类型，并根据所述不稳定类型对应的修复方案，对所述异常数据进行修复；

若修复成功，则将修复后的异常数据加入到所述目标训练集中，若修复失败，则移除所述异常数据。

4.如权利要求1至3任一项所述的指标稳定性的监控方法，其特征在于，所述通过预设方式，计算所述预测集中的数据特征相对所述目标训练集中的数据特征的稳定度，作为目标稳定度包括：

按照预设的分箱方式，对所述预测集中的数据特征进行分箱处理，得到第一分箱，对所述目标训练集中的数据特征进行分箱处理，得到第二分箱；

针对所述第一分箱中的任意一个子箱，计算所述子箱中的数据特征和第二分箱对应的子箱中数据特征的稳定度指标，得到基础稳定度；

将所有基础稳定度进行累加，得到所述数据特征对应的目标稳定度。

5.如权利要求4所述的指标稳定性的监控方法，其特征在于，所述按照预设的分箱方式，对所述预测集中的数据特征进行分箱处理，得到第一分箱包括：

从预设的配置文件中获取分箱配置参数，其中，所述分箱配置参数包括所述箱数阈值；

获取所述特征数据中包含的m个特征值，其中，m为大于1的正整数；

将m个所述特征值存储到预设的特征值集合中，并设置分箱轮数k的初始值为0，以及第0轮分箱的分箱结果为空，其中，k∈[0，m-1]；

针对所述特征值集合中的每个特征值，以该特征值为测试分裂点，在第k轮分箱的分箱结果的基础上将所述名义变量分为k+2箱，计算所述特征值对应的关联指标值，得到m-k个所述关联指标值；

将m-k个所述关联指标值中的最大值对应的特征值作为目标分裂点，在第k轮分箱的分箱结果的基础上将所述名义变量分为k+2箱，作为第k+1轮分箱的分箱结果，并将该特征值从所述特征值集合中移除；

若k+2的值未达到预设的箱数阈值，则返回针对所述特征值集合中的每个特征值，以该特征值为测试分裂点，在第k轮分箱的分箱结果的基础上将所述名义变量分为k+2箱，计算所述特征值对应的关联指标值，得到m-k个所述关联指标值的步骤继续执行，否则，停止分箱，并将所述第k+1轮分箱的分箱结果确定为所述第一分箱。

6.如权利要求5所述的指标稳定性的监控方法，其特征在于，所述关联指标值为IV值、基尼系数、信息熵中的任意一种。