不生產(chǎn)知識(shí)债蓝，只做知識(shí)的搬運(yùn)組裝工~ WOE （Weight Of Evidence） WOE是一種對(duì)類別特征進(jìn)行編碼的方式挨措，若需要對(duì)連續(xù)值進(jìn)行WOE編碼迁筛，則先需要對(duì)其進(jìn)行離散...
發(fā)簡信
IP屬地：廣東
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變量篩選之WOE和IV
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開篇：風(fēng)控評(píng)分卡知識(shí)總結(jié)1 基本風(fēng)控信息 1.1 評(píng)分卡的分類： A卡（Application score card）申請(qǐng)?jiān)u分卡 A卡一般可做貸款0-1年的信用分析丹泉，A卡中常用的有邏輯回歸夸楣，AHP...
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快速分箱方法
python 分箱的一種方法 2018.08.02 R語言中有smbining可以進(jìn)行最優(yōu)分箱薄风，python中分箱如果既要考慮箱體個(gè)數(shù)昔搂，分箱后信息量大小句惯，也要考慮單調(diào)性等其他...
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基于Python的信用評(píng)分卡模型分析（一）信用風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量體系包括主體評(píng)級(jí)模型和債項(xiàng)評(píng)級(jí)兩部分土辩。主體評(píng)級(jí)和債項(xiàng)評(píng)級(jí)均有一系列評(píng)級(jí)模型組成，其中主體評(píng)級(jí)模型可用“四張卡”來表示抢野，分別是A卡脯燃、B卡、C卡和F卡蒙保；債項(xiàng)評(píng)級(jí)模型通...
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Give me some credit--申請(qǐng)?jiān)u分卡模型目標(biāo)及背景 信用評(píng)分算法，對(duì)默認(rèn)可能性進(jìn)行猜測(cè)逝嚎，這是銀行用來判斷貸款是否應(yīng)該被授予的方法扁瓢，完成一個(gè)評(píng)分卡，通過預(yù)測(cè)某人在未來兩年將會(huì)經(jīng)歷財(cái)務(wù)危機(jī)的可能性來提高信用評(píng)分的效果补君，...
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Toad：基于 Python 的標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)分卡模型
在信貸的風(fēng)控模型中最常用引几、最經(jīng)典的可能要屬評(píng)分卡了，所謂評(píng)分卡就是給信貸客戶進(jìn)行打分挽铁，按照不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景可為貸前伟桅、貸中、貸后和反欺詐叽掘，一般叫做ABCF卡楣铁。模型得到分?jǐn)?shù)，通過設(shè)置...
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基于LendingClub數(shù)據(jù)集的申請(qǐng)?jiān)u分卡開發(fā)1.數(shù)據(jù)源介紹 本文以美國的Lending Club公司公開的借款數(shù)據(jù)來建立申請(qǐng)?jiān)u分卡 2.數(shù)據(jù)獲取與預(yù)處理 本文使用Lending Club2019年一季度的申請(qǐng)數(shù)據(jù)更扁，數(shù)據(jù)...
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基于xgboost的特征篩選
在大數(shù)據(jù)挖掘比賽中盖腕，除了模型的選擇要到位，其特征工程的重要性也不言而喻浓镜，以至于大家經(jīng)常會(huì)調(diào)侃溃列，只要你的特征工程做得好，那你離冠軍就不遠(yuǎn)了膛薛。 在特征工程中听隐，特征選擇是其中的重頭...
