[发明专利]建模复杂度调整方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明涉及金融科技技术领域，公开了一种建模复杂度调整方法、装置、设备及计算机可读存储介质。本发明建模复杂度调整方法包括：获取待调整模型的第一评价指标和入模变量；计算入模变量中任意两个变量之间的相关系数，并基于相关系数从入模变量中选出目标变量；将选出目标变量后的入模变量加入预设决策引擎，得到目标模型，并获取目标模型的第二评价指标；计算第一评价指标与第二评价指标的差值，若差值小于第一预设阈值，则剔除目标变量，并基于剔除目标变量后的入模变量部署模型，本发明通过条件判断剔除目标变量，在不影响模型性能的情况下，减少了入模变量的数量，降低了模型部署和监控的压力。

技术领域

本发明涉及金融科技(Fintech)技术领域，尤其涉及一种建模复杂度调整方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，越来越多的技术应用在金融领域，传统金融业正在逐步向金融科技转变，但由于金融行业的安全性、实时性以及稳定性等要求，也对技术提出了更高的要求。

在实际部署风险模型时，当输入变量增多、输入变量之间的相关性较高的时候，拟合的模型入模的变量也增多，且入模的变量比较同质，导致模型部署和监控的压力变大。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种建模复杂度调整方法、装置、设备及计算机可读存储介质，旨在解决如何降低模型部署和监控压力大的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种建模复杂度调整方法，所述建模复杂度调整方法包括：

获取待调整模型的第一评价指标和入模变量；

计算所述入模变量中任意两个变量之间的相关系数，并基于所述相关系数从所述入模变量中选出目标变量；

将选出所述目标变量后的入模变量加入预设决策引擎，得到目标模型，并获取所述目标模型的第二评价指标；

计算所述第一评价指标与所述第二评价指标的差值，若所述差值小于第一预设阈值，则剔除所述目标变量，并基于剔除所述目标变量后的入模变量部署模型。

可选地，在所述接收复杂度调整指令以确定所述任务调度指令对应的待调整模型，并获取所述待调整模型的第一评价指标和入模变量的步骤之前，包括：

基于预设决策引擎以及从预设变量池中选出的变量，得到多个模型；

基于所述多个模型对应的多个评价指标，确定待调整模型，并将从所述预设变量池中选出的所述待调整模型对应的变量作为所述待调整模型的入模变量。

可选地，所述计算所述入模变量中任意两个变量之间的相关系数的步骤，包括：

将所述入模变量中任意两个变量输入向量空间模型，得到特征向量，将所述入模变量中任意两个变量输入预设核函数，得到相似度；

基于所述特征向量和所述相似度，得到所述入模变量中任意两个变量之间的相关系数。

可选地，所述基于所述相关系数从所述入模变量中选出目标变量的步骤，包括：

获取所述入模变量的入模顺序，基于所述入模顺序从所述入模变量中选出第一变量；

若所述入模变量中存在第二变量，则将所述第一变量作为目标变量，其中，所述第二变量与第一变量之间的相关系数大于第二预设阈值。

可选地，所述基于所述相关系数从所述入模变量中选出目标变量的步骤，包括：

获取所述入模变量的入模顺序，从所述入模变量中选取相关系数大于第二预设阈值的两个变量，并将相关系数大于第二预设阈值的两个变量中所述入模顺序靠后的一个变量作为目标变量。

可选地，在所述计算所述第一评价指标与所述第二评价指标的差值的步骤之后，包括：