金融风控：信用评分卡模型将用户违约率预测的概率转化为评分卡分数的方法

机器学习与分类算法
最新推荐文章于 2025-05-27 18:52:55 发布
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#机器学习 #人工智能 #算法 #分类 

#评分卡 不是标准评分卡
def Score(prob,P0=600,PDO=20,badrate=None,goodrate=None):
    P0 = P0
    PDO = PDO
    theta0 = badrate/goodrate
    B
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信贷评分卡模型基础知识
weixin_43004964的博客
03-14 1722
信贷评分卡模型基础知识一、模型输出概率转化为分数 一、模型输出概率转化为分数 风控模型（XGB模型、LGB模型或LR模型）直接输出的是客户逾期概率，在评分卡应用场景中，需要将此概率转化为对客户的评分。转化方式如下。 设p表示客户逾期概率，将bad/good的比例记： odds=p1−p odds = \frac{p}{1-p} odds=1−pp​ 评分卡分数可表示为下式： score=A−B∗l...
深入解读：金融风控行为评分卡模型（Behavior scorecard）
fulk6667g78o8的专栏
12-14 1646
深入解读：金融风控行为评分卡模型（Behavior scorecard）
评分卡-分数转换与推导（详细推导与应用）
ywj_1991的博客
04-15 8169
本文讲解评分卡的分数转换
风控中评分卡的分数转化
WGS.
12-01 5554
文章目录小结在前由概率到分数的转换概率转换分数最终表达式变量的分值计算评分卡性能评估坏账率与通过率的审批策略双卡审批策略 将模型预测概率转化为分数，更符合人的一个直观感受 小结在前 1.把对数几率当成分数 2.在对数几率的基础上进行缩放平移（简单的线性变换，就是对数几率的线性变换） 3.可用线性代数式所表示，能直观的看到每个变量都对分值有影响（可解释性强） 4.变量可以用指示函数的方式，拆成每一个具体的值 概率转换为分数需要三个条件 1.样本总的分数是由每个变量的分数之和累加得到 2.模型预测概率的变
逻辑回归_评分卡分数转换
weixin_42471573的博客
05-24 2985
逻辑回归模型训练好后，我们需要把对每个变量的每个分箱（也就是数值段）转换成具体的分值，此文介绍分数的由来。
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 3万+
《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，...
DataScience：风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略
06-19
总结来说，金融评分卡模型通过逻辑回归模型的输出，结合业务规则和统计方法，将复杂的风险评估过程简化为直观的分数，便于决策者进行风险控制。在实际应用中，还需考虑模型的解释性和稳定性，以确保评分卡的有效性和...
量化风控核心：信用评分卡模型的设计与迭代全流程
最新发布
2501_91651383的博客
05-27 909
◦ 动态策略适配：根据评分卡结果动态调整风控流程——高分用户（>750分）秒级放款，中低分用户（600-700分）触发补充资料提交，低分用户（<600分）直接拒绝。◦ 特征有效性监控：每月计算特征IV值，对IV<0.1的低效特征（如“用户星座”）进行淘汰，同时引入新特征（如电商消费数据）。某城商行通过增量学习，评分卡PSI值长期稳定在0.1以下。◦ 数据筛选：整合征信数据（逾期记录、查询次数）、行为数据（消费频次、还款习惯），某银行评分卡纳入150+维度特征，覆盖用户偿债能力、意愿、稳定性等维度；
数据挖掘项目：金融银行风控信用评分卡模型（下篇）
m0_63186866的博客
04-25 2102
通过评分卡这个项目，熟悉了WOE和IV值，虽然对别的模型可能用处不大，但在银行风控领域很常用，另外，由于数据中有很多的异常值不知道该怎么处理时，也见识到了数据分箱这种方法的强大。
【评分尺度变换方法】评分卡评分尺度变换的两种方法
xiezhen_zheng的博客
07-12 5524
大家在市面上常见的信用分、欺诈分、营销分都是以如下方式展现的。如： 1. 芝麻分的分值范围为350至950，分值越高代表信用越好，相应违约率相对较低，较高的芝麻分可以帮助用户获得更高效、更优质的服务（http://www.xin.xin/#/detail/1-2-0）； 2. 集奥的信用分范围为300至900，分数越高, 说明客户的信用风险越小； 3. 百融的信用分范围为300至1000，分数越高, 说明客户的信用风险越小； 4. 同盾智信分范围为300至900，分数越高, 说明客户的信用风险越小；
如何将LR的预测概率值转化为分数？
u010569893的博客
01-02 3222
如何将LR的预测概率值转化为分数？ ​ 背景：在互联网金融中，一般用LR模型来预测一个借贷用户的好坏，但是LR模型得到的结果是逾期的概率值，如何仅仅给出预测概率值，人一般很难判断这个概率值代表的用户质量好坏，但是如果能够给出分数就比较理解了。而我们一般要把逾期概率转为分数来供公司进行决策，那么如何将逾期概率转化为用户质量的得分，例如0-100呢？ ​ 最容易想到的是将逾期率概率值直接乘以100就得...
个人信贷违约预测代码实战
u010751974的专栏
09-15 4405
本文分享个人信贷违约预测的项目，包含数据和代码，全文大约7千字，阅读时间大约20分钟，建议收藏~
评分卡模型分数转换整个流程
qq_41721660的博客
06-20 3458
评分卡模型后续的分数转换公式推导和代码
信用评分分卡简介introduction of credit score card
toby001111的博客
01-17 7937
信用评分分卡简介introduction of credit score card
logistic转换成标准评分卡
strwolf的专栏
06-03 2万+
昨天痛定思痛，思考了一下，有时候干一个事情呢其实是不需要深入到数学细节的，有时候记住结论就可以了，另外的事情是数学家的事情，所以我开始转换思路，开始直接看评分卡模型的相关资料，直接从终点出发，有不懂的再回溯，我觉得这个学习方法还比较适合自己，我称为就是干(just do it)的方法，边打仗边学习，没必要找本书开始看基础理论（需要艰深的数学知识，进展太过缓慢）。 昨天学习评分卡的设计流程概要，其中
逻辑回归模型结果转为标准评分卡Ⅰ
L.Z.的博客
03-20 2万+
    在建立评分卡模型时，我们经常会使用逻辑回归来对数据进行建模。但在用逻辑回归进行预测时，逻辑回归返回的是一个概率值，并不是评分卡分数。下面为大家介绍如何将模型结果转换为标准评分卡。 1.评分卡定义 已知坏用户的概率为： 好用户的概率为： 我们可以计算好坏用户比值（坏用户与好用户之比，分子为坏用户），称为比率： 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式...
模型概率值与分数的转换-附python代码
gao_的博客
11-05 6934
无论评分卡建模和是机器学习建模，最终的输出结果都是概率值，并不是一个特定范围的分数，现给大家介绍一个方法。 1.基本定义 坏用户的概率为P 好用户的概率为1-P 好坏比（好坏用户的比值叫比率，这里用坏用户与好用户的比值）odds=p/(1-p) 模型的评分设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式，即 Score = A - B * ln(odds)，其中A,B是常数 2.评分转换 设...
【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
模型违约概率到信用评分的转化
sinat_37333675的博客
11-05 3800
模型违约概率到信用评分的转化 定义坏好比 odds=p/(1-p) P是LR计算的违约概率（即坏人的概率），1-p即好人的概率。 评分卡设定的分值刻度可以通过将分值表示为比率对数的线性表达式 scores=A-B*ln⁡(p/(1-p)) 注意：B前面是负号，坏好比越大，评分值越小。若是好坏比，B前面是正号。 A、B值通过将两个已知或假设的分值带入计算得到。通常情况下，需要设定两个假设： （1）给...
评分卡模型：金融风控中的预测工具
- 在信用卡营销中，通过预测客户购买新产品可能性，银行可以选择最具潜力的客户进行营销推广，提高转化率。 - 对于保险业，评分卡有助于识别可能退保的客户，制定挽留策略，保持客户群体的稳定性。 5. **面临的...
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