changzoe的博客

信用模型中的LIFT在模型评估中，我们常用到增益/提升（Gain/Lift）图来评估模型效果，其中的Lift是“运用该模型”和“未运用该模型”所得结果的比值。以信用评分卡模型的评分结果为例，我们通常会将打分后的样本按分数从低到高排序，取10或20等分（有同分数对应多条观测的情况，所以各组观测数未必完全相等），并对组内观测数与坏样本数进行统计。用评分卡模型捕捉到的坏客户的占比，可由该组坏样本数除以...

做风控也很久了，一直没有整理ks,gini,auc的关系，下边简单谈一下自己的理解，立下flag,以后每两天更新一篇，谈谈自己对指数的理解。先说一下ksks值和ks曲线：将所有样本根据分数值从低到高排序（即坏账率从高到低）均分成10组，分别计算这10组的实际好样本数、坏样本数、累积好样本数、累积坏样本数、累积好样本数占比、累积坏样本数占比，差值。其中实际好坏样本数分别为该组内的好坏样本数，累...

处理缺失：由于缺失的值都是好人，根据业务含义，服以9999m44<-train$BILL6#######处理缺失train$BILL6[is.na(m44)]=9999m44<-train$BILL6

做评分卡用到 整理一下smbinningOptimal Binning for Scoring Modeling 最佳分箱将数字特征归类为分数模式中的其他用途。 这个过程，也称为监督离散化，利用递归分区来将数字特征分类。 特定的算法是条件推测决策树（Conditional Inference Trees），它最初排除缺失值（NA）以计算切点，并在计算信息值的过程中稍后添加它们...

评分卡模型流程 变量分群/分箱通常是为了让变量的预测力最强名义变量降低基数 类似决策树的一种算法 连续变量的分箱 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。要将logistic模型转换为标准评分卡的形式，这一环节是必须完成的。信用评分卡开发中一般有常用的等距分段、等深分段、最...

样本表现定义 变量含义 EDA与数据描述读入数据x<-read.csv('/Users/cc/Downloads/评分卡模型——具体举例/data1.csv',header=T,sep=',',fileEncoding = 'GBK')n <- length(x$order_id)data <- subset (x,x$BILL_CNT_L...