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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问题描述：由于公司业务产品中，需要用户自己填写公司名称，而这个公司名称存在大量的乱填现象，因此需要对其做一些归一化的问题。在这基础上，能延伸出一个预测用户填写的公司名是否有效的模型出来。目标：问题提出来了，就是想找到一种办法来预测用户填写的公司名是否有效？问题分析：要想预测用户填写的公司名称是否有效，需要用到NLP的知识内容，我们首先能够想到的是利用NLP中的语言模型，来对公司名称进行训练建模，并
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2024-05-17 16:57:45
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# Skip-Gram模型的Python实现
Skip-Gram模型是Word2Vec算法中的一种重要模型，它旨在通过上下文单词来预测目标单词。Skip-Gram模型尤其适合处理大规模文本数据，主要用于自然语言处理（NLP）中的词嵌入（word embedding）任务。本文将介绍Skip-Gram模型的工作原理，并通过Python代码示例实现其基本功能。
## Skip-Gram模型的基本原
word2vec做了什么事情从字面意思上来说就是将单词word转为向量vector，通过词向量来表征语义信息。word2vec模型这篇文章主要介绍的是Skip-Gram模型，除此之外word2vec还有CBOW模型。如上图所示，这两种模型的区别就是Skip-Gram是给定输入词来预测上下文而CBOW则是给定上下文来预测输入词那么如何来训练Skip-Gram模型呢？上面这张图使用的句子是："The
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2023-10-23 20:45:05
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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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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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#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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（题目）基于Java设计的学生成绩管理系统摘要：进入21世纪，学生成绩管理系统对学校加强学生成绩管理有着极其重要的作用。由于各个大学都在持续扩招，学生的数量日益庞大，传统手工的学生成绩管理，管理过程繁琐而复杂，执行效率低，并且易于出错[1]。因而本文将从各个角度描述基于Java设计的学生成绩管理系统，通过连接MySQL数据库，我们可以做到信息的规范管理和快速查询，实现了学生成绩管理的系统化、规范化
前言，上一篇我们学习了一些基于醉打匹配规则的分词方法，这一篇我们介绍基是不是说的是 “正常话” 呢？是不是能被人理解的话呢？假如存在一个评分机制，score(美国, 特朗普)那么一定是大于score(英国, 特朗普)的，我们需要建立这么个评分机制。二：什
原创
2022-12-14 16:26:03
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# 评分模型的概述及Python实现
评分模型广泛应用于各种领域，例如金融、市场营销和医疗等，它们用于评估个体或项目的风险和价值。本文将介绍什么是评分模型，并通过Python实现一个简单的评分模型示例，帮助你更好地理解其应用。
## 评分模型的基本概念
评分模型通过将输入数据转换为评分，帮助决策者对样本进行评估。这些输入数据可以是数值型的，也可以是分类型的。评分模型常用的算法包括逻辑回归、决
# 使用 Python 实现简单评分模型的入门指南
## 文章概述
在数据科学与机器学习领域，评分模型是一种常见的应用方式，比如用来预测用户信用评分、商品推荐等。本文将带领你通过几个步骤来搭建一个简单的评分模型。本文将包含一个流程图和一个甘特图，帮助你更好地理解步骤及其时间安排。
## 流程概述
在开始代码之前，我们先来看一下实现这个评分模型的主要步骤：
| 步骤 | 说明
信用评分模型是消费信贷管理中先进的技术手段，是现在金融行业常用的信用风险评估方法，本文从宏观上介绍评分模型的建模开发流程。1. 明确问题明确业务要解决的问题，确定时间窗口、标签的定义规则，以及模型的评价指标和数据来源。在定义标签的时候需要注意：要考虑到表现期的长短（有关表现期的定义可以参考观察期与表现期）要考虑到期终表现与期中表现要考虑到某些群体的不可确定性（假设3期以上为坏客户，如果有拖欠2期的
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2023-11-03 12:45:53
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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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接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析，信用评分的方法和自动评分系统。六、模型分析证据权重（Weight of Evidence,WOE）转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式。引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量，只是一些变量不应该被纳入模型，这或者是因为它们不能增加模型值，或者是因为与其模型相关系数有关的误差较大，其实建立标准信用评分卡也可以不采用WOE转换。这种
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2023-07-06 14:48:11
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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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美丽的周三早上，被专利问题所困扰，完全写不进去，换个思维决定把之前做过的评分卡模型整体流程逻辑记录在知乎上，希望能给大家提供帮助。前言：评分卡模型经常被用于银行，电信等领域，作为识别用户欺诈概率或者流失概率的预判。首先引入2个概念woe全称叫Weight of Evidence，常用在风险评估、授信评分卡等领域。IV全称是Information value，可通过woe加权求和得到，衡量自变量对应
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2023-11-17 22:18:00
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简介 n-gram是自然语言处理NLP中一种词组序列预测和评估模型。 n-gram将日常中的一句话切分成不同单元的序列，通过前$n-1$个单元(词组)评估第n个单元的合理性。 切分单元和n数量的选择非常重要，往往决定着模型的效果。 评估语句是否合理 假设一个句子由词组序列$w_1,w_2,w_3,\ ...
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2021-09-21 22:41:00
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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
上一篇文章《基于Python的信用评分卡模型分析(一)》已经介绍了信用评分卡模型的数据预处理、探索性数据分析、变量分箱和变量选择等。接下来我们将继续讨论信用评分卡的模型实现和分析，信用评分的方法和自动评分系统。六、模型分析证据权重(Weight of Evidence,WOE)转换可以将Logistic回归模型转变为标准评分卡格式。引入WOE转换的目的并不是为了提高模型质量，只是一些变量不应该被
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2024-01-23 20:28:28
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经过数据探索与数据预处理，我们得到了可以直接建模的数据。根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测、聚类分析、关联规则、时序模式和偏差检测等模型。挖掘建模分类和预测是预测问题的两种类型，分类主要是预测分类标号(离散属性)，而预测主要是建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。回归分析：回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归、非线性回归
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2023-10-18 17:13:10
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