上一篇文章信用评分卡模型分析(理论部分)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。接下来使用Python建立信用评分卡,对用户行为进行打分,继续讨论信用评分卡的模型python实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统。(建立ABC卡则需要对自变量和因变量有针对性 ...
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 转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式。引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量,只是一些变量不应该被 ...
2019-04-17 11:17 0 499 推荐指数:
上一篇文章信用评分卡模型分析(理论部分)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。接下来使用Python建立信用评分卡,对用户行为进行打分,继续讨论信用评分卡的模型python实现和分析,信用评分的方法和自动评分系统。(建立ABC卡则需要对自变量和因变量有针对性 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...