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龙图腾网获悉武汉众邦银行股份有限公司申请的专利一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114119211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111494508.8，技术领域涉及：G06Q40/03；该发明授权一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法是由钟磊;田羽;刘银龙;段笑;游江珊设计研发完成，并于2021-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法在权利要求书中公布了：1.一种信贷变量数据的进行高纬变量筛选的方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取用户所有相关的信贷变量数据，所述信贷变量数据包括申请数据、放款数据、逾期数据、征信数据，其中，对征信数据进行标签标记，标签包括正常还款客户和违约客户，将信贷变量数据保存为矩阵格式，得到信贷数据集F1＝[x1,x2,……,xn]，其中x表示信贷数据变量，下标n表示信贷数据变量的个数； 步骤2、截取一段时间信贷变量数据用于变量筛选提取，首先采用cumauc归纳算法对信贷变量数据进行信贷数据特征变量筛选，挑选稳定有效变量，得到新的信贷数据F2＝[x1,x2,……,xn]； 步骤3、对数据集F2进行卡方分箱，得到最新的信贷数据F3＝ [x1,x2,……,xm] 其中下标m表示的是经过卡方分箱计算筛选后的信贷数据变量的个数； 步骤4、对信贷数据集F3＝[x1,x2,……,xn]进行stepwise逐步回归，得到新的数据集变量，根据最终筛选得到的数据集变量，进行信用评分建模； 步骤2包括以下步骤： 步骤2.1、计算信贷数据集F1中所有的信贷数据单个数据拟合后的auc，取auc值最大的特征数据； 步骤2.2、在步骤2.1的基础上再次新增一个对应的信贷数据,即2个变量组合后的auc，取auc最大的特征数据； 步骤2.3、重复2.2的动作，直到auc不增加幅度不满足标准，即完成cumauc的变量筛选，即筛选后的信贷数据变量集为F2＝[x1,x2,……,xw]； 通过从信贷数据单变量的筛选到多变量的组合筛选，筛选出稳定最有效的信贷数据变量。

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