由逻辑回归的基本原理,我们将客户违约的概率表示为p,则正常的概率为1-p。因此,可以得到: 此时,客户违约的概率p可表示为: 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的
信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成,其中主体评级模型可用“四张卡”来表示,分别是A卡、B卡、C卡和F卡;债项评级模型通常按照主体的融资用途,分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 A卡,又称为申请者评级模型,主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级,适用于个人和机构融资主体。 B卡,又称为行为评级模型,主要应用于相关融资类业务中存量客户在续存期内的管理,如对客户可能出现的逾期、延期等行为进行预测,仅适用于个人融资主体。 C卡,又称为催收评级模型,主要应用于相关融资类业务中存量客户是否需要催收的预测管理,仅适用于个人融资主体。 F卡,又称为欺诈评级模型,主要应用于相关融资类业务中新客户可能存在的欺诈行为的预测管理,适用于个人和机构融资主体。 我们主要讨论主体评级模型的开发过程。
随着互联网在传统金融和电子商务领域的不断渗透,风控+互联网的融合也对传统的风控提出了新的要求和挑战。以评分卡为例,互联网形态下的评分卡需要面临更多维数据、更实时数据、更异常数据的挑战。因此,懂得互联网业务下的风控评分卡已经成为互联网风控从业人员的新要求。
原理很简单,初始分20箱或更多,先确保每箱中都含有0,1标签,对不包含0,1标签的箱向前合并,计算各箱卡方值,对卡方值最小的箱向后合并,代码如下
关键字大小写敏感 , 如果改变了关键字的大小写 , 就变成了标识符 , 不再是关键字了 ;
在评分卡建模流程中,WOE(Weight of Evidence)常用于特征变换,IV(Information Value)则用来衡量特征的预测能力。风控建模同学可能都很熟悉这两者的应用,但我们仍然可能疑惑诸如“如何调整WOE分箱?“、“WOE与LR之间的关系?”这些问题。
很多刚开始建模的同学,对原始变量转WOE都是一知半解,弄不清楚为什么要转WOE,也不清楚要怎么把变量转成WOE。
one-hot encoding 是一种被广泛使用的编码方法,但也会造成维度过高等问题。因此,medium 的一位博主表示,在编码分类变量方面,我们或许还有更好的选择。
其中A、B是正常数,在风控中一般分数越高信用越好风险越低。所以B前面取负号,让违约的概率越高分数越低。
在html5中出现了许多新的特性,绘画功能就是其中之一。由于html5新增的这些新特性,所以也在逐渐取代Flash,毕竟Flash比较占用内存,也经常性奔溃。
woe全称叫Weight of Evidence,常用在风险评估、授信评分卡等领域。
集合的 every 方法 , 用于 判定 集合中的 所有元素是否 都符合指定的 闭包规则 ;
toad是针对工业届建模而开发的工具包,针对风险评分卡的建模有针对性的功能。toad持续更新优化中,本教程针对toad的各类主要功能进行介绍, 包括:
信用记分卡一直是信用评分的标准模型,因为它们易于理解,使您能够轻松评分新数据-即计算新客户的信用评分。本文将指导您完成使用Credit Scoring for SAS® EnterpriseMiner™开发的信用记分卡的基本步骤,这是我将在信用评分中发布的一系列技巧中的第一个。
选自towardsdatascience 机器之心编译 作者:Andre Ye 编辑:小舟、张倩 one-hot encoding 是一种被广泛使用的编码方法,但也会造成维度过高等问题。因此,medium 的一位博主表示,在编码分类变量方面,我们或许还有更好的选择。 one-hot 编码(one-hot encoding)类似于虚拟变量(dummy variables),是一种将分类变量转换为几个二进制列的方法。其中 1 代表某个输入属于该类别。 从机器学习的角度来看,one-hot 编码并不是一种良好的
之前的文章已经阐述了逻辑回归和sigmod函数的由来、逻辑回归(logistics regression)原理-让你彻底读懂逻辑回归、评分卡原理及Python实现。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。
极大方便了我们在做数据预处理时的使用。 但是这明显不够,在机器学习的领域中,还有许许多多的处理方式,这些都没有存在于feature包中。 那要如何去实现?
文章链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/35284849
本文主要是介绍基于逻辑回归算法的稳定度评分模型实现流程,所选案例也详细展示了模型构建的整个流程及处理方法。
今天还是讲一下金融风控的相关知识,上一次我们有讲到,如果我们需要计算变量的IV值,从而判断变量的预测能力强弱,是需要对变量进行离散化的,也就是分箱处理。那么,今天就来给大家解释一下其中一种分箱方式 —— 卡方分箱处理。
当我们在使用很多R包的时候总会有些包里面的函数引发我们的好奇心,总想去看看他们具体怎么实现的,今天我们就来讲下如何去解析一个别人写好的R包。
在制作评分卡过程中,我们还需要把数值变量变成类别变量,例如客户年龄段,我们可以划分为[20及以下],[21-30],[31-40],[41-50],[51-60],[61-70],[70以上]七个类别,这时候我们就把数值变成了类别。这种把数值变成类别的技巧叫做分箱(binning)。
总第98篇 信用卡“坏账”客户分析(二)终于来了,本篇主要针对信用卡客户进行建模,建立评分卡,给每个客户进行打分,通过该客户的得分来判断该客户的“好坏”。 传送门:信用卡“坏账”客户分析(一) 前言 前面的推文《信用卡坏账客户分析》对一些[坏账客户]做了一些基本的描述性分析,这篇将针对所有的信用卡用户建立一个评分标准,即评分卡,类似于芝麻信用分一样,用来评判用户的履约能力和违约风险。 一些数据预处理以及描述性分析,在前文中已经写过,本篇不再赘述,直接进入评分卡建立阶段。 特征选择 1.共线性检测 共线
对 map 集合使用 " + " 操作符 , 操作符两侧都是 map 集合 , 调用的是 map 集合的 plus 方法 , plus 函数有
WOE是一种证据权重,全称为weight of evidence,是变量压缩时我会采用的第二种方法。目前WOE变换也是信用评分模型中标准的处理流程、必不可少的步骤之一。
今天分享的WOE单调性讨论,也是我们在建模过程中选择特征进行模型前需要考虑的一个细节问题。关于WOE,可以参考一下前面的文章回顾一下哈,《风控ML[3] | 风控建模的WOE与IV》。今天的分享主要从下面的顺序来展开。
人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术正以惊人的速度融入我们的日常生活中。AI系统如今可以用于各种应用,包括智能助手、自动驾驶汽车、医疗保健和金融服务。然而,随着AI技术的快速发展,我们也面临着一系列伦理问题,这些问题涉及到我们的隐私、公平性、自主性和责任等方面。本文将深入探讨AI伦理的各个方面,并为新手小白提供易懂的解释和示例。
PreparedStatement相对于Statement最重要的一个优点就是可以进行SQL预处理,以此防止SQL语句的注入问题。
计算WOE和IV是评分卡模型的一个重要环节,之前没有仔细研究过,但总觉得他们既然可以放在评分卡模型中去解决相应的问题,那应该也可以放在其他模型中解决相似的问题,所以还是很值得研究一下。下文是自己对这两个指标的理解整理。
std::map 容器 是 C++ 语言 标准模板库 ( STL , Standard Template Library ) 提供的 的一个 " 关联容器 " ;
一位是来自清华的THULAC,一位是要“做最好的中文分词组件”的结巴分词。它们都是目前主流的分词工具。
因为本身try catch 放在 for循环 外面 和里面 ,如果出现异常,产生的效果是不一样的。
哈喽,大家好,今天分享的内容是我长期学习Machine Learning过程中的一些学习笔记和心得,今天拿出来与大家分享。
数据结构是计算机科学中的基本概念之一,它用于组织和存储数据以便有效地访问和修改。不同的数据结构适用于不同的应用场景,因此了解各种数据结构的原理对于编写高效的程序至关重要。本文将介绍一些常用数据结构的原理,包括数组、链表、栈、队列、树和图。
在风控建模中IV(信息价值)和WOE(证据权重)分别是变量筛选和变量转换中不可缺少的部分。
异常处理机制概述: 异常处理,是编程语言或计算机硬件里的一种机制,用于处理软件或信息系统中出现的异常状况(即超出程序正常执行流程的某些特殊条件)。通过异常处理,我们可以对用户在程序中的非法输入进行控制和提示,以防程序崩溃。 就好比一个旅游景点,每到一个有可能出现问题情况的地方就会设置一个处理问题的处理点,不同的问题有不同的处理点,例如花粉过敏有花粉过敏的处理点,摔伤有摔伤的处理点等。程序也是如此会出现各种各样的错误,同理不同的异常错误有不同的异常错误处理方法。 各种编程语言在处理异常方面具有非常显著的不同点(错误检测与异常处理区别在于:错误检测是在正常的程序流中,处理不可预见问题的代码,例如一个调用操作未能成功结束)。某些编程语言有这样的函数:当输入存在非法数据时不能被安全地调用,或者返回值不能与异常进行有效的区别。例如,C语言中的atoi函数(ASCII串到整数的转换)在输入非法时可以返回0。在这种情况下编程者需要另外进行错误检测(可能通过某些辅助全局变量如C的errno),或进行输入检验(如通过正则表达式),或者共同使用这两种方法。 在python中我们可以通过try-except语句来捕捉异常,语法错误的话开发工具都会有提示的。
1)用途:评价特征或变量的预测能力。类似的指标还有信息增益 、增益率和基尼系数等
器学习算法只接受数值输入,所以如果我们遇到分类特征的时候都会对分类特征进行编码,本文总结了常见的11个分类变量编码方法。
本文介绍了信用风险计量模型开发的一个关键步骤,即如何确定信用风险计量的指标体系和权重。作者详细解释了信用风险计量模型的开发过程,包括数据清洗、特征选择、模型训练和模型验证。在模型开发过程中,作者使用了多个定量和定性指标,并采用了基于逻辑回归的WOE编码来处理定性指标。最终,作者构建了一个信用风险计量模型,并提供了该模型的详细解释。
【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。
" 默认参数 " 概念 : C++ 语言 中的 函数 , 可以在 声明 函数时 , 为 函数参数 定义一个默认值 ;
「风控ML」系列文章,主要是分享一下自己多年以来做金融风控的一些事一些情,当然也包括风控建模、机器学习、大数据风控等相关技术分享,欢迎同行交流与新同学的加入,共同学习,进步!
这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们的公众号,如有任何建议可以在评论区留言,该系列以往的经典内容可参考下面的篇章。
首先,需要确定变量之间是否存在共线性,若存在高度相关性,只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过 VIF(variance inflation factor)也就是 方差膨胀因子进行检验。 变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中,变量分箱(binning)是对连续变量离散化(discretization)的一种称呼。要将logistic模型转换为标准评分卡的形式,这一环节是必须完成的。信用评分卡开发中一般有常用的等距分段、等深分段、最优分段。
评分卡开发描述了如何将数据转化为评分卡模型,假设数据准备和初始变量选择过程(过滤)已完成,并且已过滤的训练数据集可用于模型构建过程。 开发过程包含四个主要部分:变量转换,使用逻辑回归的模型训练,模型验证和缩放。
随着机器学习应用的广泛发展,越来越多的任务需要大量高质量的数据来训练模型。然而,获取足够多的真实数据并不总是容易的,而且可能会导致过拟合问题。在这种情况下,数据增强技术应运而生,它通过对已有数据进行变换和扩充,以提高模型的泛化能力和性能。本文将介绍数据增强的原理、常用技术以及代码示例,帮助读者理解如何有效地利用数据增强提高机器学习性能。
你可以将Web API看作是神奇的通道,它让JavaScript能够与Web浏览器进行交互,并访问各种酷炫的功能。
🎉欢迎来到架构设计专栏~探索Java中的静态变量与实例变量深入解析Node.js:V8引擎、事件驱动和非阻塞式I/O
作者简介:如算法“百晓生”,熟悉各类算法原理,典故,应用,背后八卦,心中有一本算法的“兵器谱”,又如算法“扫地僧”利用所在各公司的各种资源,或依托具体业务积累落地经验,或求教于业界大佬行业经验,或旁听于公司邀请的科学家。偶有所得,便欣然忘食。平生所爱,唯算法和剑法,情不知所起,一往而深。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云