评分卡模型——变量分箱

最新推荐文章于 2025-01-14 15:15:20 发布
最新推荐文章于 2025-01-14 15:15:20 发布
阅读量3k 收藏
点赞数
分类专栏： r 风控模型 文章标签： 评分卡模型 变量分箱
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/changzoe/article/details/80326467
版权

处理缺失：

由于缺失的值都是好人，根据业务含义，服以9999

m44<-train$BILL6
#######处理缺失
train$BILL6[is.na(m44)]=9999
m44<-train$BILL6
ML之Scorecard：机器学习—评分卡模型中数据分桶/变量分箱/特征分箱的简介(分箱的有效期/特征分箱的优势)、常用方法、案例应用(为例)之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
06-16 2315
​ DataScience：机器学习—评分卡模型中数据分桶/变量分箱/特征分箱的简介(分箱的有效期/特征分箱的优势)、常用方法、案例应用(为例)之详细攻略 目录 评分卡模型中的连续型变量离散化—变量分箱的简介 评分卡模型中特征分箱/变量分箱的案例应用 评分卡模型中的连续型变量离散化—变量分箱的简介 在评分卡模型中，不管原先是连续变量还是离散变量，最终模式都要通过分箱或重分箱转化成离散型。 提出问题 评分法卡模型采用的是对每个字段的分段进行评分，那么怎么进行分段呢？ 解决方案
【有监督分箱】方法一：卡方分箱
hxcaifly的博客
05-06 4万+
1.前言 评分卡建模在金融行业应用得比较广泛，比如对客户的信贷诚信度进行评分。在建模过程中，对连续变量的分箱是一个必不可少的过程。正好我最近的项目也是要做一个积分卡，因此想对分箱做一个较全面的总结。 2.定义 何谓分箱，简单地说，分箱就是将连续变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。 3.分箱的用处 离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代； 稀疏向量内积乘法运算速...
评分卡模型（Scorecard Model）及其特征工程（分箱（Binning）和证据权重WOE）
最新发布
qiy_icbc的博客
01-14 1113
评分卡模型是一种广泛应用于信用评分、风险管理、市场营销等领域的统计模型。它通过将客户的各项特征（如年龄、收入、信用历史等）转化为分数，最终汇总为一个总评分，用于评估客户的信用风险或其他行为倾向。 评分卡模型（Scorecard Model）及其特征工程中常用到：分箱（Binning）和证据权重WOE（Weight of Evidence）。
评分卡模型变量筛选
better_zhao的博客
08-08 3576
变量筛选 用户的属性很多，如果全部输入模型，时间开销太大，而且模型复杂度过高。也会导致模型泛化能力降低，需要提前剔除没有意义的变量。 挑选入模变量需要考虑很多因素，比如：变量的预测能力，变量之间的线性相关性，变量的简单性（容易生成和使用），变量的强壮性（不容易被绕过），变量在业务上的可解释性（被挑战时可以解释的通）等等。 其中最主要和最直接的衡量标准是变量的预测能力和变量的线性相关性。本文主要探讨基于变量预测能力的单变量筛选，变量两两相关性分析，变量的多重共线性分析。 变量筛选的目的和作用 （1）剔除和目标
评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）
huobanjishijian的专栏
06-06 1858
信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。       本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理，为表述方便，本文将模型目标标量为1记为违约用户，对于目标变量为0记为正常用户；则WOE(weight ofEvidence)其实就是
评分卡实例：一步一步实现评分卡(详细长文)
ywj_1991的博客
04-13 2万+
《老饼讲解机器学习》本文讲述小贷评分卡的完整流程，包括数据处理、变量筛选、建模、上线等。小贷评分卡有很多细节，它不只是单纯的逻辑回归模型，而是一整套业务处理，本文正是把小贷评分卡的细节、操作、原理以例子的形式呈现与讲解，...
数据挖掘：银行评分卡制作——数据分箱、WOE、IV的意义
AvenueCyy的博客
03-28 1万+
在银行评分卡的项目中，通常都会需要把数据分箱，分箱后并不是对数据进行哑变量处理，而是用WOE值去替换，再放入模型中。 学习的过程中会对这些操作有些疑问，比如，数据分箱有什么意义，WOE和IV值是干什么的？这里对这些数据处理的意义进行一个说明。 数据分箱 数据分箱是把连续型数据分为几组，或者把离散数据中类别较多的，进行重新划分，划分为类别数较少的特征。 数据分箱的意义 把离散特征的类别进行分箱二次...
风控评分卡模型——逻辑回归
afk110的博客
12-17 3699
目录 1.评分卡模型解释 2.评分卡模型一般开发流程 3.探索性数据分析 4.数据预处理 5.特征选择 6.构建逻辑回归模型 7.模型评价 8.转化为评分卡 9.SEM评分卡 数据集：本文所使用的数据来源于美国P2P公司Lending Club所开源出来的，可以通过链接： 1.评分卡模型解释 一个用户总的评分等于基准分加上对客户各个属性的评分。客户评分=基准分+年龄评分+性别评分+婚姻状况评分+收入评分 如某客户年龄为27岁，性别为男，婚姻状况为已婚，月收入为20000，那么.
评分卡模型分箱整理——0820
if7love的博客
08-20 3574
在尝试做传统评分卡模型的时候，发现有一个必备的步骤是分箱，但是对于分箱不是很理解。找了一些相关的文章，记录下来，后续看是不是更理解的清楚。 问题一：为什么要分箱？ 一般在建立分类模型时，需要对连续变量离散化，特征离散化后，模型会更稳定，降低了模型过拟合的风险。比如在建立申请评分卡模型时用logsitic作为基模型就需要对连续变量进行离散化，离散化通常采用分箱法。 1、离散特征的增加和减少...
【评分卡】评分卡入门与创建原则——分箱、WOE、IV、分值分配
热门推荐
scxyz的博客
11-22 10万+
本文主要讲“变量选择”“模型开发”“评分卡创建和刻度” 变量分析 首先，需要确定变量之间是否存在共线性，若存在高度相关性，只需保存最稳定、预测能力最高的那个。需要通过 VIF(variance inflation factor）也就是 方差膨胀因子进行检验。 变量分为连续变量和分类变量。在评分卡建模中，变量分箱（binning）是对连续变量离散化（discretization）的一种称呼
评分卡模型的种类及流程——数据准备、WOE分箱以及模型评估
ISMedal的博客
04-18 1万+
评分卡介绍评分卡的种类——ABC卡FICO信用分1、FICO信用分简介2、FICO信用分的评判因素数据准备1、需要排除异常行为2、解释指标的选择3、目标变量的确立变量分箱——WOE转换评分的计算与分值分配模型的评价——模型区分度1、KS值2、GINI指数 评分卡的种类——ABC卡 A卡（Application score card）申请评分卡，贷前，一般可做贷款0-1年的信用分析 B卡（B...
信用风险标准评分卡模型的开发及实现
08-04
基于R语言的信用风险标准评分卡模型的开发及代码实现，适用于互联网金融行业的评分卡模型开发。
分箱管理表
09-18
最近在工厂生产，由于客户要求在一个外箱中装一段MAC范围的产品，而产线上的员工又不太会认十六进制MAC，故特意用EXCEL表做了个简单的分箱管理表，方便产线员工把特定MAC的产品摆放到特定外箱里去
信用评分卡精度提升分析
10-01
压缩包包含数据和代码，数据来自kaggle竞赛平台上的give me some credit上的竞赛项目。项目主要目标是提升auc和ks值，使用多种模型对比，最终算出最好的模型
信用评分卡模型资料
猪逻辑公园
10-31 382
卡方分箱详解 https://blog.youkuaiyun.com/hxcaifly/article/details/80203663 WOE和IV详解 https://blog.youkuaiyun.com/shenxiaoming77/article/details/78771698 逻辑回归坏样本概率转换成标准评分卡 https://blog.youkuaiyun.com/lll1528238733/article...
PMML模型-评分卡模型Undefined result解析
m0_37556124的博客
06-10 555
Java解析评分卡PMML模型抛出Undefined result异常信息
特征工程之分箱--Best-KS分箱
weixin_30443075的博客
03-17 843
变量的KS值 KS(Kolmogorov-Smirnov)用于模型风险区分能力进行评估，指标衡量的是好坏样本累计部分之间的差距 。KS值越大，表示该变量越能将正，负客户的区分程度越大。通常来说，KS>0.2即表示特征有较好的准确率。强调一下，这里的KS值是变量的KS值，而不是模型的KS值。（后面的模型评估里会重点讲解模型的KS值）。KS的计算方式： 计算每个评分区间的好坏账户数。 ...
信用评分卡建模：决策树模型
vir_lee的博客
03-12 2185
文章目录前言一、决策树原理二、决策树剪枝（pruning） 前言 在评分卡建模中，模型可解释性很重要，除了Logistic回归模型，决策树也是一个非常好理解的模型。决策树是一种贪心算法，得到的树不一定是最优的，而是效果较好的次优模型。 决策树学习步骤为：特征选择->决策树生成->剪枝。 一、决策树原理 由于决策树模型无法提前知道，所以只能先从根节点开始在属性空间中选择最优的属性进行分裂得到不同的分支，即中间节点，然后中间节点继续在属性空间中选择最优的属性进行下一次分裂，以此类推，直到满足条
数据分箱——KS分箱/卡放分箱
Andy_shenzl的博客
04-09 7851
目录 1.前言 2.定义 3.分箱的用处 4.分箱方法 4.1 KS分箱 变量的KS值 Best-KS分箱 4.2卡方分箱 1.前言 评分卡建模在金融行业应用得比较广泛，比如对客户的信贷诚信度进行评分。在建模过程中，对连续变量的分箱是一个必不可少的过程。 2.定义 何谓分箱，简单地说，分箱就是将连续变量离散化，将多状态的离散变量合并成少状态。 3.分箱的用处 离散...
逻辑回归信用评分卡变量分箱
12-27
在构建信用评分卡的过程中，变量分箱是一项重要的预处理工作。通过对连续型或离散型特征进行合理的区间划分（即分箱），能够有效提升模型的表现力和解释性[^1]。 ### 常见的分箱方法 #### 自动化分箱技术 - **等频...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值