特征筛选在风险控制领域历来扮演着至关重要的角色。早期，风控模型主要依赖较少的、直观的财务指标和人工判断来评估信贷风险，不仅耗时而且可能忽略了数据中的复杂模式。随着数据采集技术和计算能力的飞速发展，金融机构开始探索更多的数据点，如交易行为、消费习惯等非传统数据源。特征筛选在信用评分和违约预测中扮演着不可或缺的角色，其目的是识别对模型影响最显著的变量，从而充分挖掘数据的价值。随着机器学习技术的不断发展，特征筛选方法正变得更加自动化和精细化，一方面不仅提高了风险评估的准确性，另一方面也显著加快了模型的决策过程。
未来，随着人工智能技术的不断进步，特征筛选有望变得更加智能和动态，将能更好地适应变化的市场环境和风险模式。
占融数科团队在特征筛选方面有着多年落地的实践基础和技术沉淀，形成了一套全面、成熟、稳定且高效的特征筛选解决方案，不仅提升了风控模型的技术性能，也为金融机构在复杂的监管环境下实现高效、合规的风险管理提供了实践价值。
一、特征筛选的目的
提升模型性能：特征筛选有助于减少噪声特征，加速模型的训练速度，捕获有效关键特征信息，降低过拟合风险，从而提升模型的预测准确性和泛化性。
优化风险策略：通过特征筛选，风控团队能够更准确地识别和量化各种风险因素，进一步制定出更有效的风控策略和措施。
增强可解释性：简化的特征集合使得模型更容易被解释和理解，更具合规性和透明度，从而增强模型应用方 / 使用者对模型的信任感。
降低成本、优化效率：合理有效的特征筛选，能够减少不必要的计算负担和成本开支，从根本上提升效益。
由上可见，特征筛选在风控模型和策略层面是一个不可或缺的步骤，可以显著提升模型性能，降低运营成本，确保模型的合规性，并最终帮助金融机构实现更有效的风险管理。
二、特征筛选面临的挑战
特征的数量和质量
从数量上来说，随着大数据时代的到来，特征维度的提升会增加模型的复杂度，引发过拟合和计算效率下降等实质性问题。在质量方面，特征本身可能存在噪声，缺失值或者异常值等，都会对模型的有效性和性能有影响。此外，单独考虑每个特征的贡献可能会忽视了它们联合作用的重要性，忽略特征间的相关性、共线性等，会在一定程度上导致模型参数估算不稳定。因此，特征筛选不应该是一个孤立的过程，而是需要与特定的机器学习任务和业务目标紧密结合，有效地在数量和质量之间找到平衡，从而提高模型的整体性能和实用性。
特征复杂度和解释性
数据丰富和技术发展的背景下，特征在广度和深度上能够实现的组合和交互越来越多样，复杂度由此加深，不仅增加了计算负担，还会包含很多不相关或冗余的特征，从而造成模型性能的下降。特征解释性方面的挑战也不可忽略，许多高性能的算法中可能会牺牲解释性换取预测性能，这种情况下可能会选择出我们不能直接理解的特征组合，致使决策过程难以自动判断，进而需要结合领域专业知识和实际问题的需求进行适度调整。在处理复杂性和解释性之间的平衡时，往往需要在不同类型的特征筛选方法之间做出权衡，研究者和实践者也需要不断探索新的特征筛选方法，以更好地平衡两者之间的关系。因此，特征筛选是一个动态的领域，需要不断地适应新的数据和模型发展趋势。
特征性能表现和效益价值
特征筛选在性能和效益方面的挑战在于，如何在保证模型预测准确性的同时，最小化成本的投入并最大化收益的产出，即在有限的资源下实现最优的性价比。特征的成本可以分为以下几个方面：
计算成本：特征空间巨大的情况下，选择计算效率较高的特征筛选方法或者分布式计算等技术手段，可以降低计算成本；
数据成本：在某些领域，真实环境下获取某些特征的成本本身可能就非常高，直接影响模型应用最终产生的实际收益；
时间成本：在需要快速响应的应用场景中，模型训练和预测时间成为关键，特征筛选更要平衡模型的性能和响应时间；
维护成本：随着时间的推移，模型可能需要定期更新以适应新的数据分布。这种情况下，特征筛选的结果也需要定期重新评估和调整，带来额外的维护成本。
因此，特征筛选需要精心设计，不仅要关注技术层面的算法选择，还需要考虑实际应用背景下的经济因素。
综上所述，特征筛选面临的挑战是多方面的，需要采用综合的策略和方法来克服这些挑战，以建立有效的预测模型。特征筛选的过程通常是一个迭代的过程，需要反复测试不同的特征组合以达到最佳的模型性能。同时，随着数据不断更新和积累，特征筛选也需要定期进行复审和调整，以适应数据的变化。特征筛选不仅关系到模型的性能，还直接影响模型的解释性和应用价值，因此在实际应用中具有重要的地位。
三、特征筛选的常见方法
过滤方法：指根据统计测试对特征进行指标评分，选择表现更优的特征。通常该环节中不涉及任何机器学习算法，属于特征预处理的阶段。基本步骤为先计算特征的评分，再设定阈值，只有当特征的评分高于或低于该阈值，才会被选中保留，最后将保留的特征作为训练模型的输入。实际应用时统计指标很多，常见的一些包括：
皮尔逊相关系数排名：皮尔逊相关系数可以衡量特征与目标变量之间的线性关系，通常选择相关系数绝对值较大的特征。
覆盖度：为了保证特征能够代表性地描述样本整体分布，减少模型依赖噪声或不重要特征的风险，通常依据总体样本量的大小进行阈值设置，保留覆盖度相对较高的特征。
KS 值和 IV 值：KS 值度量特征在区分正负样本方面的能力，IV 值衡量的是特征的预测能力，两者都是非参数统计量，对样本的波动和异常值有一定的抵抗力，实际应用中稳健性较强，在信用评分和风控领域的认可度较高，通常依据整体表现进行阈值设置，保留 KS 或 IV 值表现较高的特征。
PSI 值：PSI 值可以帮助评估特征在时间推移中是否仍然具有预测能力，预防潜在的风险。通常依据时间跨度和整体表现设置阈值，保留 PSI 值较低的特征。
包装方法：将特征选择看作是搜索问题，通过选择不同的特征子集，训练并评估模型来确定最佳的特征组合。包装方法中常见的有：
递归特征消除法：属于贪心优化算法的一种，基本原理在于递归地移除特征，并在每一步中构建模型以确定哪些特征的移除能够保持或提升性能，直到特征的数量达到预设值或模型性能达到某个阈值，适用于自动化特征降维和模型简化的应用场景。
顺序特征选择算法：旨在顺序地添加或移除特征来改善模型的性能，可以从零特征开始，逐步添加最有价值的特征，进行前向选择；也可以从所有特征开始，逐步移除最不重要的特征，进行后向选择。每一步的特征选择都会基于某种模型的评价标准，具有简单和灵活的优点，无需对特征进行复杂处理，适用于在不同的应用场景中找到适合的特征子集。
遗传算法：属于全局优化算法的一种，伴随着参数调整、计算成本和收敛速度等挑战，常用于从特征集中选择出最优的特征子集。实际应用中需要仔细设置算法参数，并与其他特征筛选方法结合使用，以发挥其最大优势。
嵌入方法：在模型训练过程中进行特征筛选，结合了前两种方法的优点，使用机器学习算法并考虑每次迭代中模型的性能来选择特征。常见方法有：
基于 L1 和 L2 正则化惩罚的方法：通过在损失函数中添加正则项来惩罚模型复杂度，自动化地将不重要的特征系数尽可能缩小或者缩减为零，从而在保持模型性能的同时减少特征的使用。
模型特定的特征重要性评分：决策树算法会以不同的评价指标计算每个特征对分割质量的贡献，特征的重要性可以通过所有分割中该特征带来的贡献加权平均求得。由此，可保留重要性高于某阈值的特征或重要性排名前 N 的特征。
混合方法：对上述三种方法进行融合，通常先使用过滤方法降低特征空间的维度实现粗筛，然后使用包装方法或者嵌入方法进一步精选特征，这样可以一定程度上平衡特征筛选的效率和模型性能。混合方法通过多个步骤的特征评估，提高了特征选择的稳健性和可靠性。
特征筛选方法的选择，取决于数据集的性质、所用模型以及特定问题的要求。在具体实践中，可以尝试多种方法并多角度交叉验证来评估不同特征筛选方法的效果。
四、解决方案：特征筛选实践案例
外部市场的不断变化和内部环境的持续优化，都要求金融机构的模型进行定期迭代更新，提高风险识别的精度和决策效率，实现更精细化的风险管理，并持续提升市场竞争力。占融数科与某消金机构有着长期稳定的模型合作关系，占融数科提供的解决方案可以持续地追踪模型的表现，并及时进行调整和优化，提供与机构长期战略目标相匹配的定制化服务。在这类模型迭代更新项目中，特征筛选成为关键步骤之一，对提升模型性能起到了承上启下的作用。
首先，我们对当前应用的模型版本进行特征分布和数据质量检查，从中发现与训练模型时相比特征分布有显著差异和变化，因此迭代时会进行相应的调整优化或适当过滤；其次，需要进行特征重要性分析，对于重要特征贡献度出现的波动或者下降，进一步调查其背后的真实原因；然后对表现不佳的特征，进行同质数据替代性筛查，从而保持模型的相对稳定性；接着，补充异质数据或新增特征，注重异源的特征间的交互作用或者对模型效果的提升和增益；最后综合不同特征组合和性能表现，为客户提供最优模型集合，以供进一步进行实际效益评估，尤其注重风险与收益的平衡。
随着业务环境的变化和数据的积累，占融数科通过移除不相关或冗余的特征，引入补充有效的新特征，进行动态的、持续的特征组合迭代，实现模型的性能升级，由此为风险管理各个环节的优化提供了坚实的基础，从而为金融机构带来更大的价值，大幅降低了潜在风险，同时提升了客户满意度和市场竞争力。
五、总结
特征筛选在风险管理中扮演着核心角色，通过识别并选择与目标变量相关性最强的特征，帮助构建更为精确和高效的风险评估模型。在持续的特征筛选和模型迭代过程中，金融机构能够保持其风险管理策略的现代性和竞争力。
占融数科拥有一支强大而优秀的专业队伍，持续研发和提升智选特征解决方案，以适应最新的数据科学发展和市场需求。结合多年的实践项目经验和技术成果，占融数科成功帮助多家金融机构优化了风险评估流程，提高了预测的准确性，同时增强了金融机构对市场变化的响应能力。
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