1)什么是评分卡 2)评分卡类型 1.问题流程与概述 1)数据介绍 2)评分卡模型的输出 3)评分卡建模思想和步骤 2.特征工程 1)变量分箱与选择 2)评分卡变量WOE转换 3)原理推导WOE 4)WOE转换说明 3.逻辑回归建模 1)评分卡建模-数据预处理 2)评分卡建模-挑选关键变量 3)评分卡建模-模型训练 4)评分卡建模-模型...
如何确定评分卡中因变量Y 2.1 支付领域确定因变量Y 2.2 信贷领域确定因变量Y ①名词定义 ②滚动率分析 ③账龄(Vintage)分析 ④因变量Y的确定 一、什么是评分卡? 在风控领域,评分卡是一种以分数的形式来衡量客户风险大小的手段。 类似于大家熟悉的芝麻信用分,介于350 - 950分,分数越高,代表信用越好。 350 - ...
F1 Score:F1 Score为0.5370,F1 Score是综合考虑了模型的准确率和召回率的指标,数值越高表示模型的精度和召回率都较高。 根据以上指标,您的评分卡模型在AUC、KS和F1 Score上表现良好,AUC接近0.8表明模型具有较好的预测能力,KS值表明模型具有一定的区分能力,而F1 Score则表明模型在精度和召回率方面取得了一定的平衡。
但在评分卡里,我们需要对变量进行分箱(binning),效果如图二的fico评分卡。分箱怎么做的呢? 我有空会做一个专题。这里先简单搞个分箱策略,值比较多的用pandas.qcut,值比较少的用pandas.cut。qcut和cut的区别是,qcut是根据这些值的频率来选择箱子的间隔,以实现尽量每个分箱里的样本一样多。而cut是手动给定分箱...
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计算每个评分区间累计坏账户占比与累计好账户占比差的绝对值(累计good%-累计bad%),然后对这些绝对值取最大值即得此评分卡的K-S值。 KS用于模型风险区分能力进行评估,好坏样本累计差异越大,KS指标越大,那么模型的风险区分能力越强。 2、GINI指数 GINI系数的计算步骤如下: ...
1. 评分卡模型 评分卡模型是常用的金融风控手段之一 风控,就是风险控制,我们采取各种措施和方法,减少风险发生的可能性,或风险发生时造成的损失 根据客户的各种属性和行为数据,利用信用评分模型,对客户的信用进行评分,从而决定是否给予授信,授信的额度和利率,减少在金融交易中存在的交易风险 ...
一.信用评分卡概述 如今在银行、消费金融公司等各种贷款业务机构,普遍使用信用评分,对客户实行打分制,以期对客户有一个优质与否的评判。 根据零售贷款生命周期不同阶段,分别开发了申请(A卡)、行为(B卡)、催收(C卡)三类评分卡。区分不同阶段的原因是由于不同阶段可获 得的客户信息是不同的,分为三类评分卡能够更...
C卡(Collection score card)催收评分卡 评分机制的区别在于: 1.使用的时间不同。分别侧重贷前、贷中、贷后; 2.数据要求不同。A卡一般可做贷款0-1年的信用分析,B卡则是在申请人有了一定行为后,有了较大数据进行的分析,一般为3-5年,C卡则对数据要求更大,需加入催收后客户反应等属性数据。
【前方高能】本篇文章是从零开始构造评分卡模型,各个环节都比较详细,故内容比较长,可能会占用你较长的时间,谢谢谅解。 一、分析原理 信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法,尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用,其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种...