万变不离其宗，用这招足以筛选模型特征（附代码）

关注“金科应用研院”，回复“礼包”领取风控资料合集文末有惊喜小福利，记得看到底呦模型开发中，特征工程占用了模型开发者接近60%-70%的工作量，同样，模型效果好与坏60%-70%与特征工程质量相关。这也是为什么有经验的模型开发人员做模型又快又好。模型特征工程中，通过业务经验变量交叉或者GBDT等算法可能衍生出成百上千个特征变量，然而最终入模的往往只有十几到几十个。那么这些入模变量是如何经过层层筛选“出人头地”的呢？这其中往往有很多可能考量：特征变量缺失率特征变量区分能力特征变量相关性/共线性特征变量是否考虑业务逻辑...其中，特征变量的区分能力这一项是百试不爽的好方法。一般情况下，如果模型中加入过多的特征往往会比较冗 ………………………………