6.1 信用特征生成

基于匿名化后的数据，生成与信用评分相关的特征

原理：

特征选择：从匿名化后的数据中选择与信用评分相关的特征。选择与信用评分强相关的特征能够更好地反映个体的信用状况。

特征缩放：对所选特征进行标准化或归一化，确保它们具有相似的尺度。这有助于模型更好地理解和学习特征之间的关系，提高信用评分的准确性。

降维：主成分分析（PCA），将高维度的特征转换为较低维度的特征。这有助于减少数据的复杂性和冗余，提高模型的泛化性能。

模拟信用特征：通过某种方式模拟或生成新的特征，使其与信用评分相关。包括模拟还款能力、信用历史稳定性等方面的特征，以更全面地描述个体的信用情况。

架构：

数据预处理：对匿名化后的数据进行初步的处理，包括缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和可用性。

特征选择：从经过预处理的数据中选择与信用评分相关的特征。这可以基于领域专业知识或利用特征选择算法进行自动选择。

特征缩放：对所选特征进行标准化或归一化处理，确保它们具有相似的尺度，使用Z-score标准化和Min-Max归一化。

降维：PCA，以减少数据的维度。这可以帮助减少特征的冗余性，提高模型的训练效率。

信用特征生成：根据选定的特征，模拟或生成新的特征，使其与信用评分相关。这可以基于一些业务规则或基于某种概率分布。

输出：输出生成的信用特征，供信用评分模型使用。