阿里云天池金融风控训练营【task1赛题理解】学习笔记

金融风控训练营 task1赛题理解 学习笔记

本学习笔记为阿里云天池金融风控训练营task1-赛题理解的学习内容

一、学习知识点概要

二、学习内容

1. 比赛背景

• 金融风控的个人信贷

• 根据贷款申请人的数据建立模型→预测金融风险，预测是否有违约的风险→判断是否可以通过贷款

• 分类问题

  • 在已知类别标号的样本中，训练一种分类器，使得能对未知的样本进行分类

  • 一种有监督的学习

  • 建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型

  • 目的：使用分类对新的数据集进行划分

  • 主要涉及：分类规则的准确性、过拟合、矛盾划分的取舍等

• 数据量庞大

  • 提供的数据：抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B

  • 对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏

2. 数据概况

在比赛页面会有对应的数据介绍，匿名特征除外（未告知的数据列所属的性质的特征列）

3. 预测指标

• 比赛采用AUC作为评价指标

  ROC曲线下与坐标轴围成的面积

• 金融风控预测类常见的评估指标有：

  • KS
  • ROC
  • AUC

4. 代码学习

1. 使用pandas读取数据：

• 使用wget将数据下载到dsw

• 直接使用pandas进行读取

  df = pd.read_csv('xxxxx')  #放网络链接，读取速度比较慢，需要等待一段时间
  

2. 使用shape获得行列

   df.shape ==> （行，列）

3. 混淆矩阵

   导库 from sklearn.metrics import confusion_matrix

   使用confusion_matrix(y_true,y_pred)

4. 计算accuracy

   导库 from sklearn.metrics import accuracy_score

   使用accuracy_score(y_true, y_pred)

5. 计算Precision,Recall,F1-score

   导库 from sklearn import metrics

   使用metrics.precision_score(y_true, y_pred)

   使用 metrics.recall_score(y_true, y_pred)

   使用 metrics.f1_score(y_true, y_pred)

6. P-R曲线

   导库 from sklearn.metrics import precision_recall_curve

   使用 precision, recall, thresholds = precision_recall_curve(y_true, y_pred)

   thresholds 阈值

   再使用 plt 进行绘图

7. ROC曲线

   导库 from sklearn.metrics import roc_curve

   使用 FPR,TPR,thresholds=roc_curve(y_true, y_pred)

8. AUC

   导库 from sklearn.metrics import roc_auc_score

   使用 roc_auc_score(y_true, y_scores)

9. KS值

   在实际操作中使用ROC曲线配合一起求出

   导库 from sklearn.metrics import roc_curve

   使用 FPR,TPR,thresholds=roc_curve(y_true, y_pred)

5. 需要储备的知识点

• pandas numpy库

• 模型评估指标AUC

  ​ 参考于notebook以及一篇博客

  取值范围：0.5~1

  AUC→1.0，检测方法真实性越高

  等于0.5时，真实性最低，无应用价值

  1. 混淆矩阵

  • 预测值为正例 P（Positive）

  • 预测值为反例 N（Negative）

  • 预测值与真实值相同 T（True）

  • 预测值与真实值相反 F（False）

  真实值	预测值
  	正例	反例
  正例	TP 真正例	FN 假反例
  反例	FP 假正例	TN 真反例

  2. 准确率（常用的一个评价指标）

     

  3. 精确率/查准率

     

  4. 召回率/查全率

     

  5. F1 Score 精确率和召回率相互影响

     精确率升高则召回率下降，召回率升高则精确率下降

     

     于是，P-R曲线（描述精确率和召回率变化）

     

  6. ROC 空间

     • TPR ： 在所有实际为正例的样本中，被正确地判断为正例之比率
       $$TPR=\frac{TP}{TP+FN}$$

     • FPR ： 在所有实际为负例的样本中，被错误的藕断为正例之比率
       $$FPR=\frac{FP}{FP+TN}$$

     

7. K-S曲线

   纵轴：真正例率和假正例率 横轴：选定的阈值KS
   $$KS=max(TPR-FPR)$$
   在一定范围内，KS值越大，模型的区分能力越强（太高了，可能出现异常，需要去检查模型是否是过拟合了）

   KS（%）	好坏区分能力
   20以下	不建议采用
   20-40	较好
   41-50	良好
   51-60	很强
   61-75	非常强
   75以上	过于高，疑似存在问题

三、学习问题与解答

• 遇到的困难：

  刚看到题目无从下手

• 解决方法：

  先了解整个比赛的操作，浏览提供的资料，再打开task1静下心一句一句看

  看不懂的到Google/优快云等进行查找，和队友进行讨论学习

  细分步骤进行学习

四、学习思考与总结

将困难划分成小困难，将小困难划分为简单的task，每天完成一点，就比别人多优秀一点。

遇到不会的，善于使用引擎进行搜索。

【笔记比较简单，主要记录了关键语句，方便后期快速查询、记忆起相应的知识点】