Home Credit Default Risk(1) — 背景介绍

本文介绍了Home Credit Default Risk竞赛的背景,该竞赛源于Home Credit公司的信贷风险评估。文章对比了Home Credit与支付宝的商业模式,并详细解释了公司如何通过Point-of-sale loans和Credit cards建立信用体系。主要内容包括数据文件的描述,如bureau.csv、bureau_balance.csv、POS_CASH_balance.csv、credit_card_balance.csv,以及application_{train|test}.csv字段的含义,强调理解业务对数据分析的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

总体介绍

  Home Credit Default RiskHome Credit公司在kaggle上的一个信贷风险评估竞赛。其提供的数据文件描述及文件间关联关系如下:在这里插入图片描述
有些金融专有名词尤其是一些公司产品的专有名词对于我们外行人员来说相当难理解了,所以我查看了下公司官网,给出了一些背景介绍,有助于理解数据吧。
  Home Credit公司的商业模式其实跟支付宝的某些部分很像,后面会类比。一个信用贷款公司的为一个在本公司没有信用记录的用户提供信用贷款是有很大风险的,当然一般冷启动的做法可以是查询用户在信用局的历史征信记录来作为风险评估的参考,数据文件中的bureau.csv和 bureau_balance.csv 就对应这部分数据
  此外信用贷款公司还需要逐步引导用户使用自己公司的金融产品,来建立自己的信用体系。Home Credit公司的产品也是循序渐进的,其中Point-of-sale (POS) loans就是一款入门级产品,对于一些价值不高的零售业商品(预计普通人都能承受起的商品),引导用户通过该产品分期付款,从而建立初步的信用数据,这么说起来就很像我们常用的支付宝的花呗功能了,POS_CASH_balance.csv 中的数据就来源于此。该产品体系图如下:在这里插入图片描述
  在此基础上衍生出的进阶产品就有Credit cards,可以理解为信用贷款吧,类似于支付宝的借呗 功能,用户使用该产品产生的信用记录就对应于credit_card_balance.csv 中的数据。

application_{train|test}.csv字段介绍

  各个文件的字段含义在HomeCredit_columns_description.csv 中都有介绍。大部分人应该都只关心这些特

### 处理 Home Credit Default Risk 数据集中的 `application_train` 和 `application_test` 在机器学习项目中,处理像 Home Credit Default Risk 这样的数据集通常涉及多个步骤。以下是关于如何加载、预处理以及导出模型来处理这些文件的具体方法。 #### 加载数据 首先需要使用 Pandas 来读取 CSV 文件: ```python import pandas as pd train_data = pd.read_csv('application_train.csv') test_data = pd.read_csv('application_test.csv') ``` 这一步会将训练和测试数据分别存储到两个 DataFrame 中[^1]。 #### 数据探索与清洗 对于任何机器学习任务来说,理解并清理数据是非常重要的。可以先查看一些基本信息: ```python print(train_data.info()) print(test_data.describe()) ``` 接着识别缺失值,并决定填充策略或者删除含有过多缺失值得列/行: ```python missing_values = train_data.isnull().sum() / len(train_data) high_missing_columns = missing_values[missing_values > 0.6].index.tolist() train_data.drop(columns=high_missing_columns, inplace=True) for col in test_data.columns: if test_data[col].isnull().mean() > 0.6: test_data.drop(col, axis=1, inplace=True) ``` 这里我们移除了超过60%的数据为空白的特征[^2]。 #### 特征工程 为了提高模型性能,可能还需要创建新的特性或转换现有的一些类别型变量成为数值形式: ```python from sklearn.preprocessing import LabelEncoder categorical_features = [col for col in train_data.columns if train_data[col].dtype == 'object'] label_encoder = LabelEncoder() for feature in categorical_features: if train_data[feature].nunique(dropna=False) < 2: continue label_encoder.fit(list(train_data[feature].values.astype(str)) + list(test_data[feature].values.astype(str))) train_data[feature] = label_encoder.transform(list(train_data[feature].values.astype(str))) test_data[feature] = label_encoder.transform(list(test_data[feature].values.astype(str))) ``` 上述代码片段展示了怎样利用标签编码(Label Encoding)技术把分类属性转化为整数表示[^3]。 #### 构建与评估模型 假设采用XGBoost作为预测工具,则可按如下方式操作: ```python from xgboost import XGBClassifier from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score target_variable = 'TARGET' features = [f for f in train_data.columns if f != target_variable] model = XGBClassifier(n_estimators=1000, max_depth=7, eta=0.1, subsample=0.9, colsample_bytree=0.8) kfolds = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) scores = cross_val_score(model, train_data[features], train_data[target_variable], cv=kfolds, scoring='roc_auc') average_score = scores.mean() std_deviation = scores.std() ``` 通过交叉验证计算AUC分数以衡量模型表现[^4]。 #### 导出最终模型 一旦完成调参并且满意于当前版本的表现之后就可以保存下来供以后部署用途: ```python import joblib joblib.dump(model, 'home_credit_default_model.pkl') ``` 以上就是针对该特定竞赛所推荐的一套完整流程概述[^5]。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值