一、评分卡模型 PS:核心点在于我们需要一个判别指标来对数据进行打标签分类 1、项目简介: 信用评分技术是一种应用统计模型,其作用是对贷款申请人做风险评估分值的方法。在互金公司等各种贷款业务机构中,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。评分卡主要 ...
一 场景 豆瓣图书 时光电影等索引类站点的不考虑时间因素的产品评分,其核心是通过用户的评价计算出可量化的分数来衡量产品的受欢迎程度。使用威尔逊区间法进行评分,并使用贝叶斯平均法修正评分。 二 威尔逊区间法 威尔逊区间法是基于二项分布的一种计算方法,其结果与好评率和评价次数相关。其假设只有 喜欢 和 不喜欢 两个可选项,使其符合二项分布,并根据置信水平得到结果。 计算公式如下: 其中Smax是最大评 ...
2013-03-15 17:18 4 3902 推荐指数:
一、评分卡模型 PS:核心点在于我们需要一个判别指标来对数据进行打标签分类 1、项目简介: 信用评分技术是一种应用统计模型,其作用是对贷款申请人做风险评估分值的方法。在互金公司等各种贷款业务机构中,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。评分卡主要 ...
参考资料: 评分卡模型实战,toad库的使用 如何成为一名合格的风控算法工程师? kaggle竞赛give me some credit python实战 转自:<风控必备>评分卡A/B/C卡解析(内附流程图) 一、评分模型的种类(信用生命周期)1、新客户筛选1)风险 ...
1、信用评分模型出现的动机是什么? 我们去银行借款的时候,他们往往都会看我们的一些个人信息,比如,年龄,收入,家庭状况,工作单位,婚姻状况等,也会设置一些门槛,只有满足了一定的门槛才会贷款于你。但是这种对单个指标设置的门槛会存在一些问题,比如: (1)有些借款人虽说一些条件不满足 ...
写在前面:本文为本人所做数据分析关于信用评分卡的习作,使用的是一个多年前kaggle的一个数据集,所以已经有人做过相关的分析。正在学习增强中,水平有限,文中不当之处望各位多多指点。 一、 数据介绍 SeriousDlqin2yrs ...
二分类问题 多分类问题 连续变量问题 一、二分类问题 二分类模型最常见的模型评价指标有:ROC曲线,AUC,精准率-召回率,准确率,F1-score,混淆矩阵,等。 假设检验 案例分析:(酒驾检测)酒精浓度检测结果分布图。(绿色:正常司机酒精 ...
整理一下目前在工作和学习中用到的分类模型效果,也就是俗称的“准确率”的各种表达形式。避免以后忘记,查一下又要给某论坛交记忆税。 (一)准确率accuracy 准确率=分类正确的样本数目/总样本量 大众通常意义上的准确率,一般客户会默认我们所说的准确率是这个定义。 在实际工作 ...
回归模型的评价指标有以下几种:SSE(误差平方和):The sum of squares due to errorR-square(决定系数):Coefficient of determinationAdjusted R-square:Degree-of-freedom adjusted ...
二分类问题 多分类问题 连续变量问题 二、简单二分类问题的延伸 如果只是简单的二分类问题,只需要一个二分类的混淆矩阵即可对模型进行评估。但如果问题发生如下变化: 情况1:基于同一组数据集多次训练/测试不同的模型 情况2:基于多个数据集测试评估同一个模型 ...