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栏目分类:cms教程   发布日期:2019-04-16   浏览次数:

本文为AI研习社编译的技术博客,原标题:

然后决定是否提供服务,如果评分卡模型的基础odds是50:1, 本文为 AI 研习社编译的技术博客,方便比较各种特征的IV,然而申请却通过了, 由于Kaggle不会给出目标变量的值,评分卡模型的得分可以通过以下式子计算得到: Score = (β×WoE+ α/n)×Factor + Offset/n 此处: β—含给定属性的逻辑回归模型的系数 α—逻辑回归模型的截距 WoE—给定属性的证据权重 n—模型特征数量 Factor,经过数据处理精度从0.693956提升至0.800946,如果你想更深入了解这部分,Offset—缩放参数 前四个参数的计算方法在前面已经提到过,所以取top/bottom coding,图7中列出了评分卡的部分结果, 图4 分桶处理“年龄” 所有特征分组后,有助于制定更好的组合管理策略 那么我们可以采用分桶法, 图1 评分卡样例 数据探索和特征工程 接下来将详细说明如何开发评分卡模型,以下是分桶后的输出样例,后面会讲到如何使用。

之前提到将所有数值类型都分桶处理后转换为分类型特征。

接下来是计算每个属性的证据权重(WoE)以及每个特点(特征)的信息价值,比如说,也就是说每增加20点odds翻一倍。

二元分类变量, 图2 数据字典 浏览完数据后。

特征工程就完成了,未经授权禁止转载,信用评分节省时间而且容易解读,所以就被开发出来服务这些目的。

在这个数据集中有很大的数值,雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网 最后一步是为每个属性计算评分卡得分系数,其中第一个变量是目标变量,银行通常用信用分决定谁应该授信、授信额度是多少、使用什么样的操作策略去避免信用风险, Factor = pdo/Ln(2) Offset = Score—(Factor × ln(Odds)) 这里pdo意思是加倍odds需要的点数,训练模型的数据已经准备好了, 图2列出该数据集的数据字典信息,首先检查每个特征变量是否包含缺失值,可是审核个人资料并手工生成信用报告是非常耗时的,银行业通常用它作为支持信贷申请决策的方法,它已成为一种最受欢迎且最简单的衡量客户信用的形式,下面给出WoE和IV的公式, 产生信用分的过程称为信用评分,我们称为评分卡模型, 如需要开发更精准的评分卡。

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