评分卡模型（一）评分卡建模实战 小P：我看你做的这些数据挖掘，虽然预测结果挺准的，但是完全不知道怎么来的啊 小H：其实在风控领域有个很流行的评分卡模型，可以很直观的告诉你什么特征加分，什么特征减分，每个样本有多少分...由于评分卡是基于LR模型训练的，虽然在特征处理过程较为严格，但本身模型准确性较低。...当然基于其他机器学习模型的评分卡虽然提高了准确性，也能得到最终得分，但由于缺乏系数支持，所以无法获得每个变量的单独得分。...，但查全率和误伤率优于逻辑回归 可考虑优化方向：特征交叉与衍生，集成学习等 结论 评分卡模型是具有完整且完善的建模流程，而且结果展示完全适用于业务运营，因此兼具高准确性、高解释性的优点，而且利用评分卡模型解释日常业务时...共勉～ 参考 《智能风控-python金融风险管理与评分卡建模》 toad使用教程[1] 基于Xgboost的AI评分卡构建[2] 评分卡模型的评估方法论[3] 参考资料 [1] toad使用教程: https
有一段时间没来写博了，一直忙我司申请评分卡、催收评分卡的上线工作，那么我们的评分卡上线后，如何对评分卡的效果进行有效监测，监测哪些指标，监测的指标阈值达到多少我们需要对现有评分卡进行调整更新？...这是我们在评分卡上线后需要持续性监测、关注的问题，今天就来跟大家分享一下互金行业评分卡监测的常用手段。 1....模型稳定性 包括评分卡得分分布的PSI(Population Stability Index), 评分卡所有涉及变量的PSI....<- read.csv("D:/sissi/评分卡监测/20170206/旧版评分卡分数_201510_201608.csv") old_score_card2<-SCORE_CARD_RESULT[...is.na(Data_all$后置评分卡计算结果) & !
笔者邀请您，先思考： 1 如何设计和使用信用评分卡？...信用评分卡专题二，系列文章汇总如下： 1 信用评分卡：简介 2 信用评分卡：分类问题 3 信用评分卡：变量选择 4 信用评分卡：高级分析 5 信用评分卡：逻辑回归 6 信用评分卡：模型验证 7 信用评分卡
评分卡模型（二）基于评分卡模型的用户付费预测 小P：小H，这个评分卡是个好东西啊，那我这想要预测付费用户，能用它吗 小H：尽管用～ （本想继续薅流失预测的，但想了想这样显得我的业务太单调了，所以就改成了付费预测..., '负样本个数', '正样本个数', '负样本累计个数', '正样本累计个数', '捕获率', '负样本占比'] df_capture image-20230206153116870 结果展示 评分卡...=True) final_card image-20230206153142194 def get_score(X, card): ''' X:X数据集 card:评分卡对象名...洛伦兹曲线较平缓，区分能力一般 确定评分卡cutoff点 %%time # 搜索cutoff点 print('{:*^60}'.format('cutoff search result')) _,...) # 设置坐标轴尺度范围 plt.legend(loc=0) # 设置图例位置 plt.show() output_53_0 总结 只需要定义好什么是好人，什么是坏人，就可以按照标准流程构建评分卡了
代入式中，可以得到如下两个等式： 假设 设定评分卡刻度使得比率为{1:20}（违约正常比）时的分值为50分，PDO为10分，代入式中求得：B=14.43，A=6.78 则分值的计算公式可表示为...： 评分卡刻度参数A和B确定以后，就可以计算比率和违约概率，以及对应的分值了。...则评分卡的分值可表达为： 式中：变量x1…xnx_1…x_n是出现在最终模型中的自变量，即为入模指标。...上式可重新表示为： 此式即为最终评分卡公式。...模型开发过程中，只需要运行上述代码4次，并对得到的标准评分卡、模型中每项的分值取平均值，即可得到最终的标准评分卡模型。
本文着重阐述应用toad库中的ScoreCard函数快速实现评分卡。 建议在建模前把原理和实现逻辑弄清楚，避免出现错误。...三、评分卡实现 1 导入库并加载数据 背景：现需分析客户的多头、关联风险、三方评分等信息，用于构建客户的贷前评分卡A卡。...在进行评分卡搭建之前需要对客户的信息进行筛选，挑选出和客户逾期信息相关性高的变量。 本文用到的数据是经过变量挑选后的数据。...) # 直接使用原始数据进行评分 card.export() # 输出标准评分卡 得到结果： {'r360_score': {'[-inf ~ 490)': 39.51, '[490...至此，Python中应用ScoreCard函数转评分卡已讲解完毕
笔者邀请您，先思考： 1 为什么要用信用评分卡？ 2 信用评分卡是什么？ 3 怎么设计和应用信用评分卡？...信用危机时代的信用评分卡 这次事件发生在2009年左右的一个朋友聚会上，这是该地球长期以来最严重的金融危机。街上的乔意识到抵押支持证券（MBS），次级贷款和信贷危机等因素是他困境原因。...一些分类问题的应用是： 申请或信用评分卡以评估借款人的还款风险 MRI的图像分析，以确定癌症是仁慈还是恶性 识别客户最可能的未来行为的行为模型 鉴定蛋白质结构中潜在的药物靶点 欺诈检测模型 Tweets...后续文章的流程 本系列后续文章的流程如下 1.分类问题和抽样 2.变量选择和粗分类 3.预测模型 4.逻辑回归和记分卡 5.模型验证 6.申请和业务流程集成 信用评分卡书籍 我已经编制了一份您可能在学习分析记分卡时发现的书籍清单...1.信用风险记分卡：开发和实施智能信用评分 - Naeem Siddiqi 2.信用评分，响应建模和保险评级：预测消费者行为的实用指南 - Steven Finlay 3.风险管理者的信用评分：贷款人手册
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。...Python中信贷评分卡中常用的两个库有“scorecardpy”和“Toad”。其中scorecardpy是由谢士晨博士开发，该软件包是R软件包评分卡的python版本。..., 'test':y_test} ) 总结：对于想学习建模的新手来说，一套有效的脚本能够帮助快速建立一张评分卡。...本人在自学的过程中看了几乎网上所有能找到的评分卡脚本，比较实用的还是之前github上的半自动建模包，自己也尝试写了一个评分卡脚本，终于算是入门完成。...建立一个评分卡模型的代码包 运行示例 以下实例向您展示了如何开发一个通用的信用风险评分卡项目： # Traditional Credit Scoring Using Logistic Regression
人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。...（7） 信用评分卡，根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释，已使用几十年，非常稳定，深受金融行业喜爱。...其方法就是将Logistic模型概率分转换为300-900分的标准评分的形式。 （8） 建立评分卡模型系统，根据信用评分卡方法，建立计算机自动信用化评分系统。...八、评分卡诞生 === 模型根据逻辑回归的变量系数和WOE值来生成评分卡。评分卡方便业务解释，已使用几十年，非常稳定，深受金融行业喜爱。...《python信用评分卡建模（附代码）》中评分卡生成有详细章节讲解，包括PDO，theta0,P0,A,B,odds,woe,iv等专业术语有完全解读。
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何做变量选择？ 2 信用评分卡如何做特征工程？ 上一篇：信用评分卡：分类问题 预测分析中的变量选择 下面的故事可以追溯到我开始从物理到商业的转变。...信用评分中的变量选择 在数据挖掘和统计模型构建练习中，类似于信用评分，变量选择过程通过统计显着性来执行 - 通过先进软件的合理自动化过程。 但是，这些变量仍然由人类创建和测量。...这是创建记分卡的重要组成部分，您可以在本博客系列第一部分列出的所有书籍中找到这些记分卡。 在整个职业生涯中，我一直是关于粗糙阶级在记分卡开发中的相关性的几次激烈讨论的一部分。...我们在“分析记分卡开发”这个系列的一半中，我很享受写这个彻底。 我希望作为一个读者，你也是这样。 记分卡建设技术性很强，我试图用易于理解的例子来讨论某些方面。...下一篇：信用评分卡：高级分析 作者：Roopam Upadhyay 原文链接： http://ucanalytics.com/blogs/credit-scorecards-variables-selection-part
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何做模型验证？ 过上你的生活只有两种方式。 一个好像什么都不是奇迹。 另一个就好像一切都是奇迹。...好的，所以这与我们对评分卡的最初讨论有点迂回。但是，有几个原因告诉你上面的内容：主要是告诉你为什么我在发布这个系列的这一部分时迟到了。其次，我希望我们讨论一般对工作和生活充满好奇的重要性和挑战。...同样，整体趋势应该与记分卡估计相匹配。 3.现场测试：这是布丁测试的地方;分析师需要完全了解银行自开发记分卡以来所经历的任何信贷政策变化，更重要的是，变更将对评分卡产生的影响。...最后，典型的记分卡ROC看起来像蓝色曲线。通常的信用评分模型的AUROC在70到85之间，越高越好。但是，对于某些欺诈和保险模式，略高于60的是可接受的ROC。...同样，分析师应该在最终确定ROC之前确保评分卡的业务收益。在最终确定模型并将其报告给最高管理层之前，简单的成本收益分析可以显着提供帮助。
我们先按照上次一样导入数据，这里我将逾期15天以上的都当作正类 1、评分卡简介 在进行下一步操作之前，我们先来解构一下评分卡。...评分卡本质是在量化借款人的违约可能性，通过评分卡，我们能更好的把控这个平衡。 一般我们把逾期 n 天以上的称为坏人，反之是好人。...上述表达式其实就是Bayes 评分卡构建的所有理论了，其假设条件弱，应用范围广，但准确率不高。...2.5.1 Filter：卡方统计量 卡方检验常用于两个变量之间的显著性检验，假定fo、fe分别为观察频数和期望频数，则卡方统计量的计算公式为： 当我们计算了所有变量的卡方统计量后，可以用p值来筛选变量...输出结果如下 本系列其他文章 2、评分卡系列（二）：特征工程 3、评分卡系列（三）：分类学习器的评估 4、评分卡系列（四）：评分模型效果的提升
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何开发？ 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。...图1.标准评分卡开发过程 变量转换 “如果你长时间折磨数据，它会承认任何事情。” （罗纳德科斯，经济学家） - 基于逻辑回归的标准计分卡模型是一个可加模型; 因此，需要特殊的变量转换。...缩放是一种衡量工具，可提供不同评分卡上分数的一致性和标准化。最低和最高分数值和分数范围有助于风险解释和应该报告给企业。通常，业务要求是对多个评分卡使用相同的分数范围，因此它们都具有相同的风险解释。...带有列表分配点的缩放输出代表实际的评分卡模型。 ? 图3.评分卡缩放 模型性能 模型评估是模型构建过程的最后一步。 它由三个不同的阶段组成：评估，验证和接受。...** 系列之前：信用评分：第4部分 - 变量选择 系列之前：信用评分：第6部分 - 分割和拒绝推断 作者： Natasha Mashanovich, Senior Data Scientist at
3 信用评分卡和分类问题的关系？ 统计与数据挖掘中的分类问题 我必须说，当三岁以上的女孩Amishi宣布，她只是与我妻子的朋友而不是我交往时，我感到震惊。...信用评分卡抽样策略 几年前，我为孟买的一家大型德国航运和货运公司举办了为期一天的统计推断研讨会。在问答环节时，运营副总裁提出了一个棘手的问题，即获得良好精度的样本量是多少？...对于信用评分卡的开发，样本量的可接受经验法则是至少1000条好的和不良贷款的记录。没有理由不能建立样本量较小的记分卡（比如500条记录）。...注意 在下一篇文章中，我们将讨论信用评分卡的变量分类和粗分类的一个重要主题。 下回见。...上一篇:信用评分卡：简介 下一篇:信用评分卡：变量选择 作者：Roopam Upadhyay 原文链接： http://ucanalytics.com/blogs/credit-scorecards-classification-problem-part
本文致力于让大家彻底弄懂评分卡的原理和实现。...本文目录 评分卡原理 评分卡Python实现 2.1 根据客户违约概率计算客户得分 2.2 根据分箱WOE和特征系数计算客户得分 一、评分卡原理 根据逻辑回归原理，客户违约的概率p有如下式子： ?...2.假设比率翻倍（2θ0）时分数的变动值为PDO。 把θ0、P0、PDO代入评分公式得： ? ①-②得： ? 即 ? 最终解得： ? 将③代入①得： ? 即 ?...所以最终的评分卡形式如下： ? 二、评分卡Python实现 从评分卡原理的分析中知，得到客户的最终得分有两个计算公式： ? 或 ?...，data表示原始数据，A、B、θ0详见上文中评分卡原理。
以上讲的都是开发申请者评分卡模型时表现时间窗口的确定方法，在开发个人客户的行为评分卡和催收评分卡模型时，表现时间窗口的确定方法也算是类似的。...代入式中，可以得到如下两个等式： 假设 设定评分卡刻度使得比率为{1:20}（违约正常比）时的分值为50分，PDO为10分，代入式中求得：B=14.43，A=6.78 则分值的计算公式可表示为...上式可重新表示为： 此式即为最终评分卡公式。...模型开发过程中，只需要运行上述代码4次，并对得到的标准评分卡、模型中每项的分值取平均值，即可得到最终的标准评分卡模型。...由信用风险标准评分卡可知，该评分卡的最高分是89分，最低分是-41分。
笔者邀请您，先思考： 1 信用评分卡如何做高级分析？ 上一篇：信用评分卡 ： 变量选择 高级分析中的建模 当一位年轻的商业分析师向我们讲述他最近回家的事件时，充满分析师的房间爆发出一阵响亮的笑声。...信用评分模型 信用记分卡是预测借款人违约贷款概率的模型。 以下是具有三个变量的信用评分的简化版本 信用评分=年龄+贷款与价值比率（LTV）+分期付款（EMI）与收入比率（IIR） ?
银行和金融业的应用 这正是我们在分析记分卡（例如信用评分卡，行为评分卡，欺诈评分卡或购买倾向模型）的情况下所做的事情。...如果您记得上一篇文章4，我已经展示了一个简单的信用记分卡模型：信用评分=年龄+贷款与价值比率（LTV）+分期付款（EMI）与收入比率（IIR） Sigmoid函数的直接转换将帮助我们得到线的上述等式。...这是到达所需评分卡的最后一个链接。 信用评分卡中的变量转换 我喜欢电影Kill-Bill这两部分。...拒绝推理 拒绝推断是信用或应用记分卡的一个显着方面，它与所有其他分类模型不同。 对于应用记分卡，由于拒绝贷款缺乏绩效，开发样本存在偏差。 拒绝推断是一种纠正这一缺点并消除样本偏差的方法。...总结 现在我们已准备好评分卡，下一个任务是验证评分卡的预测能力。 这正是我们将在下一篇文章中做的。 再见。
本文介绍了在模型开发中，如何从数据中筛选出对违约状态影响最显著的指标。首先介绍了违约状态的数据特点，然后给出了五种定量指标筛选方法，包括随机森林法、计算变量间的...
但是WOE评分卡背后的来龙去脉，却鲜有人知，或者被非金融风控算法同学所鄙视算法深度。...4, 某厂供应链金融使用评分卡模型给供应商授信 在风控，尤其是金融风控领域都有一个经典的工具，Weight Of Evidence(WOE) 处理特征的方式，用于账户或其它主体维度的风险打分，又叫做评分卡...信息熵是IV值的特殊情况，所以笔者也很奇怪，为什么有些同学一听到信息熵就高大上，听说WOE和IV就觉得没有深度，金融评分卡不过如此。...在我们评分卡训练中，H就是样本为Positive, E就是某个特征值的分箱。上述公式可以用贝叶斯定理证明，所以这个是WOE的概率解释。...多少年来，围绕WOE和评分卡的故事层出不穷，有业务的地方就有风险，有金融的地方就有杠杆，江湖子弟少年老，红粉佳人两鬓斑。
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