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公积金贷款逾期预测

本题的目标是从真实场景和实际应用出发,利用个人的基本身份信息、个人的住房公积金缴存和贷款等数据信息,来建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。 评价指标 本次比赛成绩排名根据测试集的在公积金逾期风险监控中,需要尽可能做到尽可能少的误伤和尽可能准确地探测,于是我们选择“在FPR较低时的TPR加权平均值”作为平均指标。 对于山东省日照市的公积金相关的各项指标我们是可以在官网查到的。根据公积金计算常见公式: 个人缴存比例=个人月缴存额/个人缴存基数 而根据我们在官网查到的缴存比例是固定值,5%~12%。 特征工程 经过上面的数据清洗,我们可以得到较为干净的数据,此时根据公积金贷款的一些专业知识可以做出一些强特 一些数值特征比如: 贷款余额/贷款发放额,甚至可以结合利率进行精细计算 根据缴存基数得到收入

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公积金贷款逾期预测Baseline分享

今天老肥和大家分享的是山东省第二届数据应用创新创业大赛-日照分赛场-公积金贷款逾期预测的baseline, 这个赛题是结构化数据的分类问题,相对来说入门门槛较低,那就一起来看看吧! 公积金贷款逾期预测是本次创新创业大赛算法赛的其中一题。 ? 比赛数据 本题的目标是从真实场景和实际应用出发,利用个人的基本身份信息、个人的住房公积金缴存和贷款等数据信息,来建立准确的风险控制模型,来预测用户是否会逾期还款。 评价标准 本赛题成绩排名根据测试集的在公积金逾期风险监控中,需要尽可能做到尽可能少的误伤和尽可能准确地探测,使用了“在FPR较低时的TPR加权平均值”作为平均指标,这个指标的波动性非常大,而且几乎不能直接优化 显然,改进的方案有很多,使用公积金贷款的相关知识来做特征工程就是一个不错的方向。

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