评分卡建模

最新推荐文章于 2024-09-18 16:22:39 发布
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原文链接：http://www.cnblogs.com/manyuemei/articles/11492198.html
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评分卡建模的基本流程：
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IV值的区分度情况：
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模型效果评估：
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PSI稳定性的评估，>0.2已经很不稳定了

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评分卡建模学习
Tatiana's SA
04-19 1618
评分卡模型 Credit card 1. 模型理论知识 金融行业常用的评分卡模型流程图： 1.1 数据准备 数据源主要包含行内行外两部分：行内的有客户的基础人口统计特征数据、交易历史数据、信用历史数据等；外部数据有人行征信数据、第三方征信机构数据及社交行为数据等。 人行征信在中小型企业中的征信检测效果比较好 1.2 数据探索 对获得的原始数据进行进一步的探索 观察样本的总体分布情况，正负样本是...
机器学习：信用风险评估评分卡建模方法及原理
lsj960922的博客
09-19 1791
信用风险评级模型的类型： 信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。  A卡，又称为申请者评级模型，主要应用于相关融资类业务中新用户的主体评级，适用于个人和机构融资主体。  B卡，又称为行为评级...
金融风控评分卡建模全流程！
Datawhale
03-06 6646
↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：桔了个仔，南洋理工大学，数据科学家知乎丨https://zh...
评分卡建模基本流程
qq602683200的博客
04-24 2314
评分卡建模基本流程1. 什么是评分卡2. 评分卡分类3.评分卡的优缺点分析4. 评分卡的建模开发流程5. 部署与监控6.参考 1. 什么是评分卡 在贷款行业中，评分卡是用于衡量客户的还款能力的打分，也代表了客户未来一段时间内违约/逾期/失联可能性，评分卡分数越高代表客户资质越好，还款能力越强，一个典型的例子就是芝麻信用分。 2. 评分卡分类 根据使用的阶段，评分卡通常可以分为以下几类： 申请评分卡【A卡(Application scorecard)】：在客户申请处理期，预测客户开户后一定时期内违约拖欠的风
评分卡模型建模详细步骤-评分卡建模实例之scorecardpy
qq_39837305的博客
02-02 6025
scorecardpy评分卡建模，逻辑回归，详细过程，源码可用。python数据分析教程。
基于Python的信用评分卡建模分析-附件资源
03-02
基于Python的信用评分卡建模分析-附件资源
Python机器学习——数据分析与评分卡建模 课件
07-01
Python机器学习领域中，数据分析与评分卡建模是至关重要的技术环节，它们在金融、风控、市场营销等多个行业中广泛应用。评分卡是一种将复杂模型结果转化为直观分数的工具，便于业务人员理解和应用。本课件旨在深入...
FICO® Model Builder 评分卡建模工具介绍
10-16
FICO® Model Builder accelerates the modeling lifecycle, with capabilities to explore and analyze data of any size or complexity, including massive volumes of unstructured and text-based information....
8评分卡建模整体流程梳理
weixin_34280060的博客
05-15 1113
但是考虑到后续建模过程要对变量进行分箱处理，该操作会使变量的IV变小，变量间的相关性变大，因此此处可以对IV和相关系的阈值限制适当放松，或不做限制。使用逐步回归进行特征筛选，使用线性回归模型，并选择KS作为评价指标 - estimator: 用于拟合的模型，支持’ols’, ‘lr’, ‘lasso’, ‘ridge’第4～6箱合并，最后3箱进行合并。上图中,图中的线没有交叉,故不需要对该特征的分组进行合并,即使有少量交叉也不会对结果造成明显的影响,只有当错位比较严重的情况下才进行调整。
python评分卡建模_智能风控：Python金融风险管理与评分卡建模
weixin_39637921的博客
12-14 1420
推荐序前言章信用管理基础/11.1信用与管理/21.2风控术语解读/31.2.1信贷基础指标/41.2.2信贷风险指标/51.3企业信贷风控架构/71.4本章小结/10第2章评分卡/112.1评分卡概念/122.1.1适用客群/132.1.2用途/142.2建模流程/152.3模型设计/16推荐序前言章信用管理基础/11.1信用与管理/21.2风控术语解读/31.2.1信贷基础指标/41.2.2信...
评分卡模型搭建流程
08-31
讲述了评分卡模型整个搭建流程，包括IV和woe转换的概念
信用评分卡开发流程
04-08
信用评分卡原理以及开发流程，关键点的阐述。大学课件
评分卡模型大致流程
最新发布
qq_43487107的博客
09-18 2201
将每个类别表示为一个二进制向量，向量长度等于类别总数N，其中只有一个位置是1，表示当前类别，其余位置为0。为每个非基准类别创建一个二进制指示变量，其值为1表示该类别存在，0表示不存在。将分类变量转换为整数形式，作为标签。向量的长度等于（类别总数N-1）WOE编码是对坏样本分布和好样本分布的比值再进行对数变换的结果。用于衡量分类变量中的某个类别与目标变量（通常是二分类的，如好客户/坏客户）之间的关系。当WOE值为0表明特征没有区分能力；WOE值越大，权重越大，区分能力越强。
评分卡实例：一步一步实现评分卡(详细长文)
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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，...
[B8]信用评分卡建模
[B1]用Python抠图并修改底色
02-01 739
在家不能太颓废，跟着视频里的老师练习了一个风控建模案例，算用来练练手吧。中间出了一点小bug耽误了大半天的时间。 第一步：导入数据 #导入科学计算包 import numpy as np import matplotlib as mlt import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='Microsoft YaHei') %matpl...
XGBoost的改进----Lightgbm
Rudy95的博客
08-23 4264
Lightgbm改进的点： 基于Histogram的决策树算法 带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略 直方图做差加速 直接支持类别特征(Categorical Feature) Cache命中率优化 基于直方图的稀疏特征优化 多线程优化 下面主要介绍Histogram（直方图）做差加速、带深度限制的Leaf-wise的叶子生长策略。 基于histogram的决策树算法 直方图算法的基本思...
主体评级模型的开发过程
slamer的专栏
08-27 4613
信用风险计量体系包括主体评级模型和债项评级两部分。主体评级和债项评级均有一系列评级模型组成，其中主体评级模型可用“四张卡”来表示，分别是A卡、B卡、C卡和F卡；债项评级模型通常按照主体的融资用途，分为企业融资模型、现金流融资模型和项目融资模型等。 我们主要讨论主体评级模型的开发过程。 一、项目流程 典型的信用评分模型如图1-1所示。信用风险评级模型的主要开发流程如下： （1） 数据获取，包括获...
评分卡建模流程
qingliangdexiar的专栏
11-03 406
核心代码讲解： 注解：核心代码也是参考之前人的代码，理解的；希望读者引用时候，也附上本作者地址 def split_cut_result(data, get_col_continuous_cut_points): cols = [i for i in data.columns if i not in [i[0] for i in get_col_continuous_cut_points]] data_cut_result = data[cols].copy() for c...
matlab评分卡建模
07-27
### 回答1： 评分卡在金融领域中广泛应用于信用评估、风险评估和决策支持等方面。而在建立评分卡模型时，MATLAB是一款强大的工具，可以帮助我们进行数据的处理和模型的建立。 首先，评分卡建模的第一步是准备数据。MATLAB可以方便地导入和处理大量的数据。我们可以利用MATLAB的数据处理函数对数据进行清洗、筛选和补充。同时，MATLAB还提供了强大的可视化工具，可以帮助我们理解和分析数据的特征。 接下来，我们可以利用MATLAB进行特征工程。特征工程是评分卡建模中非常重要的一步，它可以提取和构建与目标变量相关的特征。MATLAB提供了丰富的函数和工具，可以帮助我们进行特征的选择、转化和组合。这些函数包括特征选择算法、主成分分析、多项式特征和正则化等。 然后，我们可以使用MATLAB建立评分卡模型。MATLAB提供了多种机器学习和统计模型的函数和工具。可以根据实际情况选择逻辑回归、支持向量机、决策树等算法进行建模。MATLAB还提供了模型评估和参数优化的函数，可以对模型进行评估和调整，以提高模型的准确性和稳定性。 最后，MATLAB还可以帮助我们进行模型的部署和应用。可以将建立好的评分卡模型整合到实际应用中，进行信用评估、风险评估等工作。MATLAB提供了与其他编程语言和软件的接口，可以方便地与其他系统进行数据交互和模型部署。 综上所述，使用MATLAB进行评分卡建模可以帮助我们高效地进行数据处理、特征工程、模型建立和模型应用。MATLAB提供了丰富的函数和工具，可以满足评分卡建模的需求，并帮助我们取得准确和可靠的建模结果。 ### 回答2： MATLAB评分卡建模是一种使用MATLAB软件进行建模和评分的技术。评分卡建模是一种常见的信用评估方法，用于预测个人或企业的信用等级。 在MATLAB中，可以使用数据分析和建模工具箱来创建评分卡模型。评分卡模型的核心是根据历史数据和目标变量（如违约行为）构建信用评分模型，然后将模型应用于新的样本数据来预测信用等级。 评分卡建模的一般步骤包括： 1. 数据准备：收集相关数据，并进行数据清洗和预处理，如缺失值处理、异常值处理等。 2. 特征工程：根据业务知识和统计分析方法，选择合适的特征，并进行特征变换、选择和构建，以提高模型的预测能力。 3. 建模：选择合适的建模算法，如逻辑回归、决策树等，在训练集上拟合模型，得到模型参数。 4. 模型评估：使用验证集或交叉验证等方法评估模型的性能，并调整模型参数以提高模型效果。 5. 模型应用：使用优化的评分卡模型对新的数据进行评分，预测信用等级或违约风险。 MATLAB提供了丰富的数据分析和建模工具，如统计学方法、机器学习算法等，可以有效地支持评分卡建模的各个环节。此外，MATLAB还具有灵活的可视化和报告功能，可以帮助用户更好地理解和解释评分卡模型的结果。 总之，MATLAB评分卡建模是一种使用MATLAB软件进行建模和评分的技术，可以帮助用户预测个人或企业的信用等级并评估违约风险。
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