评分卡里叫变量,在建模时,我们叫特征。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...
但我方《python信用评分卡建模(附代码)》教程中AUC可以达到0.929,调参后AUC可以更高,远高于互联网上give me some credit论文的模型性能AUC=0.85。互联网论文关于建模步骤有很多看似有理,但实际上不正确的理论。 如果你好奇我方如何将give me some credit数据集AUC达到0.929,可参考教程《python信用评分卡建模(附代码)...
1.缺失值的缺失率和单一值率筛选 2.剔除贷前规则集和准入要求命中的样本3.剔除样本后的数据进行计算iv值,进行初筛变量(iv<0.02),可以基于scorecardpy进行计算 ▍评分卡模型建模流程-特征筛选 将样本切分成训练集和测试集(7:3或6:4),有条件的话可以多准备一份近期的验证集样本: 1.将训练集进行分箱并计算iv值...
1.10 评分卡创建和刻度 1.11 评分卡实施 1.12 拒绝演绎 1.13 监测和报告 1.14 关于SAS代码的注意事项 第2章 数据获取和整合 2.1 引言 2.2 变量类型 2.3 建模(数据挖掘)视图 2.4 数据来源 2.5 建模和实施窗口 2.6 数据校准 2.7 数据合并 2.8 数据整合 2.9 完整性检验 第3章 EDA和数据描述 3.1 引言 3.2 单变...
基于逻辑回归的评分卡主体模型流程包括:样本分区与抽样、变量分箱、变量预筛选、变量转换WOE、逻辑回归、模型验证、评分校准、生成评分卡等。 WOE(Weight of Evidence)即证据权重,可以将logistic回归模型转化为标准评分卡格式。WOE是对原始自变量的一种编码形式,要对一个变量进行WOE编码,需要首先把这个变量进行分组处理(...
评分卡建模流程对于风控中的评分卡模型,常用A/B/C三类评分卡。其中A类评分卡指贷前的信用评分卡,用于审批等流程。B类主要是贷中,起到对用户还款进行预警和提醒作用。C类评分卡主要用于催收等催收流程。 下面以A卡为例,大致介绍一下评分卡建模的简易流程(每个步骤暂时没有展开介绍,后续慢慢补充):评分卡目标确定:...
基于Logistic回归的申请评分卡模型开发 基本申请评分卡建模流程: 1.数据准备:收集并整合在库客户的数据,定义目标变量,排除特定样本。 2.探索性数据分析:评估每个变量的值分布情况,处理异常值和缺失值。 3.数据预处理:变量筛选,变量分箱,WOE转换、样本抽样。 4.模型开发:逻辑回归拟合模型。 5.模型评估:常见几种评估...
1.一种a卡评分卡的建模方法,其特征在于,包括以下步骤: 2.根据权利要求1所述的一种a卡评分卡的建模方法,其特征在于,所述a卡特征xa包括贷款申请特征信息,所述b卡特征xb包括贷中特征信息。 3.根据权利要求1所述的一种a卡评分卡的建模方法,其特征在于,所述基于a卡特征xa和b卡特征xb进行线下模型训练的方法包括...
本发明提供的基于五折交叉验证的评分卡建模方法、装置、计算机设备和存储介质,通过定义目标变量,将逾期天数超过预设天数的用户定义为负样本,将逾期天数未超过预设天数的用户定义为正样本;获取原始变量数据,所述原始变量数据包括金融机构数据和第三方数据,形成样本数据集;对所述原始变量数据进行分箱处理,计算每箱变量的证据...
s130、基于所述特征分箱结果,采用逻辑回归算法进行信用评分卡模型的建模。 本发明是基于进化计算优化传统建模流程,将原有建模流程中需要大量迭代的建模的过程,有算法支持,极大的减少了人工工作量。与现有业界使用的传统建模方法相比,本发明在保障模型可解释情况下,直接进行模型选择,将特征选择,特征分箱由算法支持,建模...