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RSS订阅原创 LightGBM模型进行信贷违约预测时特征稳定性分析、拟合情况分析及优化
评估过拟合还是欠拟合，一般有两种曲线类型，横坐标表示train_sizes，纵坐标有两种方式，一种是loss or Mean Squared Error（均方误差，越小，说明模型描述数据越精确）；查看学习曲线，发现train score很高，test score较低，说明模型过拟合。上一篇使用lightgbm模型对信贷数据违约预测，模型psi=0.5295，表明模型不稳定，不可用，为了对模型psi进行优化，主要是从两方面着手，一是模型特征稳定性分析，二是模型拟合情况分析，以及模型有针对性的调优。
2023-10-20 17:09:35
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原创 LogisticRegression模型对信贷违约的预测以及模型AUC、KS、PSI指标的计算
Age大于96小于8的数值，MonthIncome删除大于3.0的数据，realestate删除大于50的数值，dependents删除大于50的数值。7.使用箱线图分析'Age','MonthIncome','OpenL','RealEstate','Dependents'变量分布特征。4.处理RevolvingRatio,DebtRatio百分比异常的数值，使用删除大于1的数值计算均值，替代大于1的百分比。10.相关性分析，删除相关性大于0.6的特征，'IncAvg'和'DeptAvg'
2023-06-14 17:16:50
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原创 使用LightGBM模型对信贷数据预测，以及AUC、KS、PSI计算
AUC = 1，是完美分类器，采用这个预测模型时，存在至少一个阈值能得出完美预测。（二）大部分缺失值处理使用中位数进行缺失值填充的方法，对于部分类别型变量先变成浮点型进行中位数填充，再转换成类别型变量，包括Credit_Mix,Payment_Behaviour,Monthly_Balance。超参数调整（或优化）是确定可最大化模型性能的超参数的正确组合的过程，超参数的选择决定了训练的效率。模型PSI指标大于0.25，说明模型不能使用，那就下一篇研究如何调优lightgbm模型psi指标。
2023-06-14 09:19:25
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原创 评分卡建模面试常见问题
通过重编码可以提升变量的稳定性和预测能力，例如变量分箱，可以平滑变量，增强变量稳定性，进而在通过WOE映射将分箱映射为相应的WOE值，一方面实现对缺失值和异常值的适应，另一方面增强逻辑回归中与目标变量的线性相关性，提升模型效果。一个事件的几率是指该事件发生的概率与不发生的概率的比值，这个式子表示该事件的对数几率，等号右边是线性函数表达式 wx，表示输出Y=1的对数几率，是由输入x的线性函数表示的模型。先求似然函数，再求对数似然函数，对数似然函数是上凸函数，用梯度上升法求的最大值所对应的参数w的值；
2023-06-07 18:47:45
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原创 使用LogisticRegression和LightGBM模型对信贷违约进行预测----基于kaggle比赛数据
3.分离数值型变量与类别型变量，发现有些数值型变量因为输入不规范，比如数值中含有字符（28_,_10000_等）被划分为类别型变量 ，比如 'Age'，'Annual_Income'，'Num_of_Loan'， 'Num_of_Delayed_Payment', 'Changed_Credit_Limit','Credit_Mix','Monthly_Balance'， 'Outstanding_Debt' ,'Amount_invested_monthly'等。三、分箱，woe编码，计算IV值。
2023-06-07 18:11:37
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原创 ==和！=
表示给temp【col】赋值：符合条件的赋值为1，不符合条件的赋值为0，整个col列按0-1分类。true时返回，非空值时为true，空值、0、none等为false。false时返回，空值、0、none等为false，非空时为true。
2023-02-10 16:22:51
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空空如也
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