基于逻辑回归的传统申请评分卡建模(toad库)之思路整理篇

本文介绍了申请评分卡(A卡)的概念,它用于预测客户违约风险,决定是否批准贷款及信用额度。构建A卡需要收集客户个人信息、金融信息、多头信息等。关键信息包括年龄、性别、家庭状况、收入、借款平台数量等。信用记录良好、正常户和白户各有特点,而黑户和花征信则可能影响贷款审批。稳定性和数据密度等也是评估因素。

1、什么是申请评分卡(A卡)?
(1)打个比方,你去银行申请一张信用卡,银行会要求你填写各种各样的信息,同时银行也会想尽办法在合理合规的前提下去调取你的其他信息,然后利用这些信息去评估你的还款能力和还款意愿。

(2)A卡使用的时间是在贷前。

(3)A卡的使用结果决定是否批准、抵押、信用额度等。
简而言之:
A卡:即申请评分卡,在客户申请的处理期,预测客户开户之后一定的时间内违约拖欠的风险概率,可以有效的排除不良信用的客户和非目标客户的申请。

2、构建A卡时,需要客户的哪些信息?
这些信息主要反映了客户的偿还能力和偿还意愿。
(1)个人基本信息:
年龄、性别、家庭情况。
对于年龄:太小没有收入来源,太大有寿命风险;
对于性别:通常女性的还款意愿较强;
对于家庭情况:极端一点,如果一个人没有任何亲人,那么就没办法通过其亲人向其施压了;
学历:学历越高,通常还款能力还款意愿就越强;
职位:同上。

(2)金融信息:
直接反映用户偿还能力的数据,比如收入、家庭财产等。

(3)多头信息:
多头是指用户在多家借款平台贷款的情况。当一个用户在多家平台借贷时,通常会认为其有负债严重的倾向,这种人通常会被认为偿还能力较差。这时我们可以设定一个阈值来进行策略判定,比如历史借款平台15家或即时借款平台超过5家时拒绝该用户的申请。

这里再补充一下白户、黑户、正常户和花户的概念,白户又分为普通白户和纯白户,正常户又分为信用记录良好和有违约记录两种情况,花征信是指近期查询记录太多。:
纯白户:
是指没有任何信用记录的信用报告,从来都没有办理过贷款、信用卡、担保、特约商户认定等等,也没有查询过信用报告,打印出来只有姓名和身份证号码。纯白户不是银行喜欢的信用报告,信用评级或打分卡得分很低,因为报告使用者从纯白户报告中得不到任何有价值的信息。

普通白户:
没有信贷记录,但是有过查询记录。此类人建议可使用信用卡,但不宜在非必须时申请贷款或过多的信用卡,不建议随意为他人提供担保,不建议频繁查询信用报告。
有人问,为什么要申请信用卡呢?因为信用卡的消费情况和

### 使用 Toad 实现逻辑回归评分卡分数计算 在 Python 中利用 `toad` 创建并应用逻辑回归评分卡,能够高效地完成从数据预处理到最终得分预测的一系列操作。具体来说,在定义好评分卡对象之后,可以通过调用 `.fit()` 方法拟合模型,并使用 `.predict()` 函数对新样本进行打分。 #### 创建评分卡实例 首先初始化一个 `ScoreCard` 类的对象,设置必要的参数如组合器(combiner) 和转换器(transer),这些组件用于管理特征的离散化以及WOE (Weight of Evidence) 转换: ```python import toad card = toad.ScoreCard( combiner=c, transer=transer, class_weight='balanced', C=0.1, base_score=600, base_odds=35, pdo=60, rate=2 ) ``` 此处设置了几个重要参数以定制评分系统的特性[^3]。 #### 训练评分卡模型 接着使用准备好的训练数据集来训练该评分卡模型。这一步骤会根据给定的数据自动调整内部权重和其他超参数,从而优化评分性能: ```python card.fit(final_data[col], final_data['isDefault']) ``` 这里的 `final_data[col]` 表示输入特征列,而 `final_data['isDefault']` 则为目标标签列,通常代表违约情况或其他风险指标。 #### 预测与可视化 一旦评分卡被成功训练,就可以将其应用于其他数据集中(例如开发集、验证集或线下测试集),并通过 `.predict()` 方法获取每条记录对应的预期分数。值得注意的是,应当传递未经 WOE 编码和未分箱处理过的原始数据作为输入: ```python df_dev['score'] = card.predict(df_dev) df_val['score'] = card.predict(df_val) df_off['score'] = card.predict(df_off) plt.hist(df_dev['score'], label='dev', color='blue', bins=10) plt.legend() plt.show() ``` 这段代码不仅实现了分数预测,还展示了如何绘制直方图以便直观理解不同子集内个体的风险分布状况[^4]。
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