金融风控之贷款违约预测

该博客主要探讨金融风控中的贷款违约预测任务,介绍了一项预测金融风险的赛题,涉及120万条数据,包含47个字段,其中15个匿名变量。赛题目标是预测贷款违约,数据分为训练集和两个测试集。关键字段包括贷款金额、期限、利率、借款人的就业情况、信用评分等,预测指标为AUC。

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task1赛题理解

1.1 学习目标

理解赛题数据和目标,清楚评分体系。
报名+下载数据+提交示例结果

1.2了解赛题

  • 赛题概况
  • 数据概况
  • 预测指标
  • 分析赛题

1.2.1 赛题概况

任务:预测金融风险
数据来源:某信贷平台的贷款记录

1.2.2 数据概况

  • 数据总量:120w+
  • 字段数:47个(15个为匿名变量)
    (匿名变量:即未告知数据列所属的性质的特征列)
  • 训练集以及测试集的划分:
    训练集:80万条
    测试集A: 20万条
    测试集B:20万条
  • 脱敏字段:employmentTitle、purpose、postCode和title等
    数据说明:
    id 为贷款清单分配的唯一信用证标识
    loanAmnt 贷款金额
    term 贷款期限(year)
    interestRate 贷款利率
    installment 分期付款金额
    grade 贷款等级
    subGrade 贷款等级之子级
    employmentTitle 就业职称
    employmentLength 就业年限(年)
    homeOwnership 借款人在登记时提供的房屋所有权状况
    annualIncome 年收入
    verificationStatus 验证状态
    issueDate 贷款发放的月份
    purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别
    postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字
    regionCode 地区编码
    dti 债务收入比
    delinquency_2years 借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数
    ficoRangeLow 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围
    ficoRangeHigh 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围
    openAcc 借款人信用档案中未结信用额度的数量
    pubRec 贬损公共记录的数量
    pubRecBankruptcies 公开记录清除的数量
    revolBal 信贷周转余额合计
    revolUtil 循环额度利用率,或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额
    totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数
    initialListStatus 贷款的初始列表状态
    applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请
    earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份
    title 借款人提供的贷款名称
    policyCode 公开可用的策略_代码=1新产品不公开可用的策略_代码=2
    n系列匿名特征 匿名特征n0-n14,为一些贷款人行为计数特征的处理

1.2.3 预测指标

AUC(Area Under Curve)被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积。

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