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 ...
信用评分卡模型入门 智能算法智能算法 一 背景介绍: .数据整理 数据清理过程 大量取样的数据要真正最后进入模型,必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性 区分 数据缺失 和 根据逻辑推断某些值 寻找反常数据 评估是否真实。可以通过求最小值 最大值和平均值的方法,初步验证抽样数据是否随机 是否具有代表性。 常用清理过程包含:缺失值分析处理 单变量异常分析 LOF分析处理或聚类分析 .变 ...
2016-11-11 02:29 1 1534 推荐指数:
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 ...
最近在探索xgboost 调参事情,现在存在着几点问题: 1.调参方式,网上有多种调参方式,但是基本都是一个一个参数去调,贪心算法,只能满足局部最优,但是我们的参数都是相互影响的,局部最优,组合起来并非是最优的。 2.我基本都是确定几个参数的固定形式,比如说树的深度=3,最小叶节点=样本 ...
python信用评分卡建模视频系列教程(附代码) 博主录制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source ...
0 前言 评分卡模型最早是用在银行审批用户申请贷款的环节。不过,由于近年来小贷的盛行,越来越多的公司开始基于自己平台的用户数据来构建评分卡模型。银行信用评分卡一般分为两类: 申请评分卡,对新贷款申请进行筛选并判断其违约风险; 行为评分卡,对审批通过的贷款账户进行覆盖整个贷款周期的管理 ...
前面已经有了一篇信用卡的文章,拓展不同方法 前面的处理方式都一样,主要不同的是从缺失值开始的: 首先复制一份新的数据 3.1缺失值处理 这种情况在现实问题中非常普遍,这会导致一些不能处理缺失值的分析方法无法应用,因此,在信用风险评级模型开发的第一步 ...
上一篇文章基于Python的信用评分卡模型分析(一)已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理、探索性数据分析、变量分箱和变量选择等。接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统。 六、模型分析 证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换 ...