本文由本站基于该插件已收录的字段自动派生（wiki / faq / compatibility_json / readme），非 AI 即时创作。每节末尾标源字段。

快速上手

risk-rule-design

— 源: plugin_wiki.wiki_content

安装与验证

dsh plugin --profile web add dsh-plugin-risk-rule-design

复制以上命令在 DSH Web Profile 内运行。安装完成后在「插件列表」启用即可。

— 源: plugins.install

关键要点

• • 最优组合总览卡片（精准率、召回率、F1、命中率、Lift、拒绝样本数）；
• • 最优组合内所有规则 + 累积命中率 / Lift / 召回率 / 边际增益明细；
• • 全部组合评估表（按 F1 降序）：排名、组合规则、精准率、召回率、F1、命中率、Lift，
• • 命中率 × Lift 点位图：全部组合散点，最优高亮（可见累加规则后沿「命中率↑、Lift↓」移动）；
• • 精准率-召回率曲线：全部组合曲线，标注 F1 最高点（即最优组合对应的点），而非拐点；

— 源: plugin_wiki.readme_zh (fallback readme_raw)

常见问题

目标变量 y 需要什么格式？

必须是二分类标签。支持 0/1、true/false、good/bad、正常/违约、违约/未逾期、是/否、yes/no 等取值，引擎会自动映射为 bad=1/good=0。单一取值（如全部为 0 或全部为 1）会直接报错。

数据集必须是什么格式？

仅支持 CSV（带表头行）。引擎自带 CSV 解析器，支持引号、转义引号、引号内逗号/换行、CRLF、BOM 等情况；不支持 xlsx/excel，需要先转成 CSV。

数据量很大时会不会跑得很慢？

组合搜索阶段若行数超过 50000 会自动按等步长抽样加速，但最终全部指标（F1、召回率、命中率、Lift 等）会在全体数据上精确重算，并在报告中注明是否抽样。数据量 > 20 万时跳过重复行检查。

输出的 HTML 报告需要联网吗？

不需要。报告是自包含 HTML，CSS 和图表都内联在文件里（含 SVG 散点图与 PR 曲线），用任何浏览器直接打开即可，无需外网资源。

五种评估目标（objective）有什么区别？

f1（默认）= 精准率与召回率最平衡（F1 最大）；top_lift = 组合 Lift 前 5% 内命中率最小者；composite = lift×(1−命中率) 最大；max_lift = 命中率预算内最大化 lift；min_hit = lift 达标下最小化命中率。f1/top_lift 不受 minBadCoverage 约束。

如何卸载？

运行 dsh plugin --profile web remove dsh-plugin-risk-rule-design，然后重启 dsh web 即可。

没有 ID/流水号类字段时会被误删吗？

引擎按列名正则（如 _id、serialno、编号、手机号 等）+ 卡片基数（≈ 样本数视为近似唯一）+ 常量检测 三条规则自动剔除 ID/serialno 列。误判概率较低，如确需保留可用 rrd_profiling 的 exclude 参数追加剔除，或用 features 显式指定。

— 源: plugin_wiki.faq_json

兼容性

• DSH: 未声明
• Node: >=18

— 源: plugin_wiki.compatibility_json

踩坑提醒

安装前请审阅上游仓库；本指南基于已收录字段自动派生，可能滞后于最新版本。如发现与官方文档冲突，请以上游为准。

— 来源：通用规则