逻辑回归与评分卡逻辑回归算法什么是逻辑回归逻辑回归的优缺点逻辑回归表达式sigmoid函数sigmoid函数的导数损失函数(Cross-entropy, 交叉熵损失函数)交叉熵求导准确率计算评估指标逻辑回归实现B类评分卡导入包并查看数据集构造数据集并构建逻辑回归模型训练得出ks值并绘制roc曲线再做特征筛选建立评分卡生成报告 逻辑回归算法什么是逻辑回归逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者
前言：在介绍基于逻辑评分卡之前，需要对逻辑回归有个基本认知，最好能自己推导公式。评分卡模型1：概述信用评分本质上是模式识别中的一类分类问题，将企业或者个体消费者划分为能够按期还本付息（即“好”客户）和违约（即“坏”）两类。具体做法是根据历史数据中的样本，从已知的数据中找出违约及不违约客户的特征，从而总结出分类的规则，建立数学模型，用于测量价款人的违约风险（或者违约概率），为消费信贷决策提供依据。2
1.8 评分卡构建的基本原理1.8.1 建立评分卡的基本方法本节介绍建立评分卡都需要做的基础准备工作不管使用什么方法，获得分数的目的都是利用过去潜在和实际贷款申请者的大量信息集，把他们分成银行希望接受的和想要拒绝的两类人（在了解他们以后的行为之后）。在申请评分中，银行采集刚过去一个时间段的样本，包括他们的申请表数据和征信局信息，这些加起来通常有 50 到 100 个特征。银行还为样本的每个申请者定
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
风控建模四：逻辑回归评分卡开发一、变量做WOE转换1、WOE转换的优势2、为什么是WOE转换？二、相关性与多重共线性1、相关性2、多重共线性三、模型拟合1、前向回归2、后向回归3、逐步回归四、 拟合结果解读五、分数转换1、为什么要转换分数2、如何做转换六、可解释性 逻辑回归评分卡因其可解释性强、上线便捷、方便管理等特点往往成为传统金融领域风险管控模型的不二选择。本篇文章就来聊一下逻辑回归评分卡
【逻辑回归】在建立评分模型时，我们通过使用逻辑回归进行建立模型对数据进行训练，模型给出一个分类好坏客户的一个概率值；并不是评分卡的分值。【评分卡定义】评分卡中好坏客户的定义，假设通过历史数据定义，近1年逾期次数为大于等于M2词作为违约客户，则将好坏客户通过数学公式表示。 假设P为坏客户的概率，则1-P则为好客户概率。【逻辑回归–公式】坏客户概率计算公式 好客户概率计算公式 好坏客户的占比（坏客户/
1.分类评估方法1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例样本中真实为正例的比例召回率：真实为正例的样本中预测结果为正例的比例（查得全，对正样本的区分能力）
评分模型是对客群进行量化风控的重要工具，通过评分模型中风险水平的排序，我们可以将客群量化定级(A、B、C…等级)。常规上的风险评分模型可以分成申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型、反欺诈评分模型。但在以上四大类别中，依旧可以深度拆分，比如贷前评分模型还可以分为准入评分模型与信用评分模型。同样的，评分模型后依旧对应的还有差异化的额度模型。本文来解决这些知识点。一： 常规的评分卡是在准入规则后，设
评分卡一个完整的模型开发流程，需要有以下流程：一、数据清洗1、导库，获取数据import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR
#其实日常在导库的时候，并不是一次性能够知道我们要用的所有库的。
#通常都是在建模过程中逐渐导入需要的库。data = pd.
逻辑回归模型在评分卡开发中的应用
课程简介：在分类场景中，逻辑回归模型是常用的一类算法。它具有结构简单、可解释性强、输出结果是"软分类"的特点。评分模型多采用这类算法。同时逻辑回归模型也面临一些限制，因此在特征工程阶段我们对输入特征做了相应的调整和约束。
目录：
逻辑回归模型的基本概念
基于逻辑回归模型的评分卡构建工作
尺度化
1. 逻辑回归模型的基本概念
伯努利概型
在分类模型中，目标变量是离散
今天我们来输出一篇风控长文，关于大家熟悉关注的逻辑评分卡的开发的内容，文章篇幅较长，大纲目录如下：建模前准备 1.1特征预处理与转化 1.2特征衍生与提取 1.3特征选择与降维分箱 2.1分箱概述 2.2分箱方法Woe计算 3.1 WOE 3.2 IV建模模型评估 5.1 混淆矩阵 5.2 roc曲线与auc值 5.3 KS曲线与ks值分数校准 1 建模前准备 在开始建模前，需要进行大量的数据处理
进行数据展示第一步我们先导入数据，查看一下要区分的类别得类别数，以及每个类别得样本数，并进行展示。信用贷款得CLASS只有两类，0和1,两者拥有的数据量差异极大，面临数据不平衡问题。import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
from sklearn.preprocessing
api导入：import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR数据获取：df = pd.read_csv('./Data/rankingcard.csv',index_col=0)去除重复值：人为录入或者输入多一行时，很有可能出现重复数据，需要先去除重复值，
流程： 获取数据→数据清洗，特征工程→模型开发→模型检验与评估→模型上线→监测与报告1.导库，获取数据2.探索数据与数据预处理第一步：探索数据data.head()
data.shape()
data.info()第二步：去除重复值当特征很多时，两个样本的所有特征值都一样的可能性是微乎其微的，因此需要删除重复的样本。步骤： （1）删除重复行，并直接覆盖原数据data.drop_duplicates
文章目录前言逻辑回归制作评分卡1. 导库，导入数据2. 探索数据和数据预处理2.1 去除重复值2.2 填补缺失值2.3 描述性统计处理异常值2.4 为什么不统一量纲，也不标准化数据分布？2.5 样本不均衡问题2.6 分训练集和测试集3. 分箱3.1 等频分箱3.2 确保每个箱中都有0和13.2.1 方法一方法二（在下面合并函数的时候也是使用的这种方法）3.3 定义WOE和IV函数3.4 卡方检验
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
点击打开链接上一节介绍了简单的线性回归，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。logistic回归 logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是 y = w * x + b，logistic回归简单的是做二分类问题，使用sigmoid函数将所有的正数和负数都变成
目录一、评分卡的分数转换(一)评分卡分数转换方式(二) offset 和 factor计算公式：(三)实际计算过程二、公式推导(一) 线性部分的含义(二) 通过设置odds确定Base和factor三、常用设置四、生产环境应用(1) 生成特征分数映射表(2) 累计特征得分本文讲解评分卡的分数转换公式，和转换公式的原理推导。具体实操例子和代码请参考：《评分卡实例：完整建模流程》《评分卡实例：完整建模
1.分类评估方法【准确率：预测正确的数占样本总数的比例。 （TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）】1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例
0. 案例背景我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。1. 导入pythony库#导入机器学习三大件：Numpy, Pan
