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龙图腾网获悉广州爱赛思数字科技有限公司申请的专利一种快速开发评分卡、策略树和融合模型的建模系统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：CN116305378B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310337372.2，技术领域涉及：G06F30/12；该发明授权一种快速开发评分卡、策略树和融合模型的建模系统是由许冠明;吴冰青设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种快速开发评分卡、策略树和融合模型的建模系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种快速开发评分卡、策略树和融合模型的建模系统，其包括：项目模块，其用于项目的保存和打开；数据导入模块，其用于导入数据和处理数据变量；数据探索模块，其用于获取用户所需要分析的若干个变量，以输出每个变量的频数分布情况；评分卡模块，其用于分析变量、生成评分卡及展示结果；策略树模块，其用于开发策略树模型和策略矩阵；机器学习模块，其用于提供机器学习模型，所述提供机器学习模型包括开发梯度提升树、随机森林和神经网络。

本发明授权一种快速开发评分卡、策略树和融合模型的建模系统在权利要求书中公布了：1.一种快速开发评分卡、策略树和融合模型的建模系统，其特征在于，包括： 项目模块，其用于项目的保存和打开； 数据导入模块，其用于导入数据和处理数据变量； 数据探索模块，其用于获取用户所需要分析的若干个变量，以输出每个变量的频数分布情况； 评分卡模块，其用于分析变量、生成评分卡及展示结果，所述评分卡模块包括变量交互子菜单、变量分箱子菜单、变量聚类子菜单、逻辑回归子菜单、生成评分卡子菜单、PSI指标计算子菜单和KS指标计算子菜单； 所述变量交互子菜单用于对变量进行两两交互，并自动将新生成的交互变量添加到训练和验证数据中，用于后续评分卡的开发； 所述变量分箱子菜单用于来衡量变量的预测力； 所述变量聚类子菜单用于减少变量个数，将若干个变量进行聚类； 所述逻辑回归子菜单用于剔除若干变量后进行逻辑回归； 所述生成评分卡子菜单用于将逻辑回归开发完成后的模型转换为评分卡； 所述PSI指标计算子菜单用于计算实际的数据和预期的数据分布之间差异的一个衡量指标； 所述KS指标计算子菜单用于单独对选定的变量计算KS指标并实现自动画图； 所述变量分箱子菜单，在运行时，首先对变量进行初始分箱；如果选择了智能合并选项，则在初始分箱后，智能合并分箱，使得WOE曲线趋势平滑，呈现单调上升、单调下降、U型或倒U型形态； 策略树模块，其用于开发策略树模型和策略矩阵，所述策略树模块包括策略树子菜单和策略矩阵子菜单； 所述策略树子菜单用于实现对建模样本数据进行人机交互式的策略树或者决策树开发； 所述策略矩阵子菜单用于基于两个变量各自分组后生成交叉表，基于交叉表进行人机交互式的拒绝策略开发； 所述策略树子菜单，还包括自定义变量单元、剪枝设置单元、树形图颜色设置单元、区间设置单元、手动调节时单元、策略树结果单元和日志单元； 所述剪枝设置单元用于人工设置叶节点占整体最小比例、复杂度参数值； 所述手动调节时单元用于设置最大分支数； 所述树形图颜色设置单元，用于设置策略树图形的渐变颜色； 所述策略树子菜单，运行后将自动生成策略树，所述策略树包括叶子节点和非叶子节点，自动生成策略树后，通过鼠标点击的方式，人机交互式地完成策略树的生长或修剪； 所述叶子节点包括自动选择变量生长选项和手动选择变量生长选项； 所述非叶子节点包括剪枝选项和手工调整分组选项； 机器学习模块，其用于提供机器学习模型，所述提供机器学习模型包括开发梯度提升树、随机森林和神经网络； 经过开发的所述评分卡模型、策略树或机器学习模型，其预测值直接嵌入已导入系统的样本数据中，且该模型将作为一个子模型变量自动添加到相关功能模块的备选变量框中，相关功能模块包括：变量探索、变量交互、变量分箱、变量聚类、PSI指标计算、KS指标计算、策略树、策略矩阵和机器学习；在开发新的评分卡、策略树和机器学习模型时，从备选变量框中选择已开发好的各个子模型变量，从而基于各个子模型开发新的模型，实现对各子模型的融合，生成一个融合模型。

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