在信贷风控场景中，评分卡是模型体系中最常采用的形式，可以贯穿信贷产品的整个风控流程，包括贷前的申请评分模型（A卡）、贷前的反欺诈评分模型（F卡）、贷中的行为评分模型（B卡）、贷后的催收评分模型（C卡）等。无论是对于银行、消金、小贷等金融机构，还是以助贷、风控为主的金融科技公司，在实际开展信贷产品业务的过程中，评分卡模型在风控系统发挥着重要作用。 评分卡模型虽然好用，但在实际业务场景中，当评分卡模型
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。 我们主要讨论主体评级模型的开发过程。在互金公司等各种贷款业务机构中，普遍使用信用评分，对客户实行打分制，以期对客户有一个优质与否的评判。主要有反欺诈评分
# Python Gini 系数实现科普文章
Gini 系数是衡量收入或财富分配不平等程度的一种常用指标。它的值范围从 0 到 1，其中 0 表示完全平等（每个人都有相同的收入），而 1 表示完全不平等（一个人拥有所有财富，其他人一无所有）。在经济学、社会学以及其他领域的研究中，Gini 系数被广泛应用。
本文将介绍如何在 Python 中实现 Gini 系数的计算，带有代码示例，同时帮助大家
原创
2024-10-13 06:22:24
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最小二乘与决定系数最小二乘：最小二乘法（Least Squares Method）是一种用于估计模型参数的数学优化技术。它在统计学和数学建模中得到了广泛的应用。具体来说，最小二乘法的目标是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的平方误差和（残差的平方和）来找到最优的模型参数。这里的“最小二乘”指的是使得残差平方和达到最小的参数值组合。最小二乘法通常用于拟合线性模型，其中模型的形式可以是线性的或者可以
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，包括获取存量客户及
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2024-08-19 21:50:29
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本次做的是一个银行信用评分卡项目，主要就是通过对银行的客户进行区分，根据信用等级划分为“好客户”和“坏客户”两个类别，然后利用机器学习算法进行建模分析，最后建立信用评分卡，为银行做出放贷决策提供依据。数据预处理第一步：导入数据#导入科学计算包
import numpy as np
import matplotlib as mlt
import matplotlib.pyplot as plt
pl
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2024-04-15 13:10:20
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# Python Gini系数科普
## 1. 什么是Gini系数？
Gini系数是衡量一个数据集合中的不平等程度的指标。它常被应用于经济学领域，用来衡量一个国家或地区的财富分配不平等程度。在机器学习中，Gini系数也被用来评估分类算法的性能，特别是决策树。
Gini系数的取值范围在0到1之间，其中0表示完全平等，1表示完全不平等。在计算Gini系数时，需要先将数据集按照某个特征进行分组，然
原创
2024-01-31 07:50:45
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本文致力于让大家彻底弄懂评分卡的原理和实现。本文目录评分卡原理评分卡Python实现2.1 根据客户违约概率计算客户得分2.2 根据分箱WOE和特征系数计算客户得分一、评分卡原理根据逻辑回归原理，客户违约的概率p有如下式子：其中x为客户特征,θ为特征系数，上式整理得：即违约概率和正常概率的比值称为比率(Odds)，即： 所以设评分卡的评分Score为：或其中A、B是正常数，在风控中一般分数越高信用
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2023-10-05 22:02:32
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5 连续型变量自动分箱在评分卡建模过程中，数据中的连续型变量需要进行分箱，用于计算woe值。 这里使用卡方分箱进行分箱# 卡方分箱
def Chi_merge(X, y, columns, k=6):
item = dict()
pinf = float('inf') # 正无穷大
ninf = float('-inf') # 负无穷大
# 需要选取连续变量，以
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2023-05-30 12:46:47
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信用评分卡模型在国外是一种成熟的预测方法，尤其在信用风险评估以及金融风险控制领域更是得到了比较广泛的使用，其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性模型。WOE(weight of Evidence)其实就是自变量取某个值的时候对违约比例的一种影响，怎么理解这句话呢？我下面通过一个图标来进行说明。Woe公式如下： Ag
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2023-07-10 09:41:50
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信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。一、项目流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。信用风险评级模型的主要开发流程如下： （1） 获取
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2023-09-13 20:35:52
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#简介 本文通过使用LendingClub的数据，采用卡方分箱（ChiMerge）、WOE编码、计算IV值、单变量和多变量（VIF）分析，然后使用逻辑回归模型进行训练，在变量筛选时也可尝试添加L1约束或通过随机森林筛选变量，最后进行模型评估。 ######关键词：卡方分箱，WOE，IV值，变量分析，逻辑回归####一、数据预处理 数据清洗：数据选择、格式转换、缺失值填补 由于贷款期限（term）
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2023-12-06 10:22:17
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WOE信用评分卡（Python+Excel实现）一、项目实施背景信用评分卡是近年来兴起的一种为保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人生金融权限的划定模型。该模型指根据用户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数。根据用户的信用分数，来决定是否放贷，以及相应的授信额度。随着目前小额消费贷的蓬勃发展，银行方面面临着单笔额度较小，申请额度分散，缺乏抵押以及客户质量不确定
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2023-08-04 15:52:45
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文章目录1. 评分卡模型基本思想2. 评分卡模型基本推导公式3. 评分卡模型代码4. 根据区间段进行重新评分6. 如何观察7. 计算每个月的ks 前言：终于开始写风控模型啦！评分卡入门看了好几天，然后实践了一下，现在梳理总结一下整个推导以及建模过程，以便记性不好的本人随时查看。 另外由于scorecardpy那个包我在分箱的时候总报错，所以直接参照领导自己写的评分卡模型进行分箱和建模。1. 评
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2023-11-22 18:31:27
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2023-07-05 21:24:49
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信用风险计量模型可以包括跟个人信用评级，企业信用评级和国家信用评级。人信用评级有一系列评级模型组成，常见是A卡（申请评分卡）、B卡（行为模型）、C卡（催收模型）和F卡（反欺诈模型）。 今天我们展示的是个人信用评级模型的开发过程，数据采用kaggle上知名的give me some credit数据集。一、建模流程典型的信用评分卡模型如图1-1所示。信用风险评级模型的主要开发流程如下：（1） 获
原创
2022-01-31 12:50:20
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毕竟进入了金融安全这个坑，基本的信贷评分卡模型还是需要知道的，今天就综合各个方面的资料来讲解一下在信贷领域使用的最多的评分卡模型。整体来说，评分卡是信用风险评估领域的常用建模方法（刚开始是运用在信贷领域，后来这种思想被广泛地扩展到其他的领域：反欺诈，支付宝信用评估等）。这其实是一种很古老的概念了，大约在18世纪出现了信用卡的雏形，有了信用卡就需要对申请信用卡的人进行信用评估，因此自然而然的就有了信
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2023-11-13 13:09:04
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什么是行为评分卡 基本定义：根据贷款人放贷后的表现，来预测其未来一段时间内发生逾期或违约风险概率的模型使用场景：在放贷之后、到期之前，即贷中环节使用目的：贷款人在贷款结束之前的逾期/违约风险下面是案例关于数据Loan_Amount:总的额度OS：未还金融Payment：还款金融Spend：使用金额Delq：逾期情况第一步，特征处理由于数据时已经过初步清洗工作，本次特征工程主要做了变量的衍
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2024-01-18 17:19:43
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# 评分卡模型与Python实现
评分卡模型是一种广泛应用于信贷、风险管理等领域的工具。它通过构建一个评分机制，帮助组织对客户进行信用评估。本文将介绍评分卡模型的基本概念、实现方式，并给出Python代码示例。
## 什么是评分卡模型？
评分卡模型的核心思想是通过对客户特征进行评分，将客户的信用风险量化。每一个特征都有其对应的分值，最终得出一个总分。这个总分可以帮助决策者判断客户的信用状况。
一、 前言 之前看到信用标准评分卡模型开发及实现的文章，是标准的评分卡建模流程在R上的实现，非常不错，就想着能不能把开发流程在Python上实验一遍呢，经过一番折腾后，终于在Python上用类似的代码和包实现出来，由于Python和R上函数的差异以及样本抽样的差异，本文的结果与该文有一定的差异，这是意料之中的，也是正常，接下来就介绍建模的流程和代
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2023-08-30 18:00:07
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