评分卡之数据预处理：重复值、填补缺失值、异常值与数据不平衡 在银行借贷场景中，评分卡是一种以分数形式来衡量一个客户的信用风险大小的手段，它衡量向别人借钱的人（受信人，需要融资的公司）不能如期履行合同中的还本付息责任，并让借钱给别人的人（授信人，银行等金融机构）造成经济损失的可能性。一般来说，评分卡打出的分数越高，客户的信用越好，风险越小。Python 3.7.3 (default, Ap
转载
2023-09-06 14:30:24
123阅读
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)有多个种类，申请评分卡模型评估的
转载
2023-08-24 14:57:49
149阅读
这篇文章主要用来记录学习如何建立信贷评分卡基本框架。1 数据处理在工作学习过程中感觉其实大部分数据处理过程在SQL中就应该完成，SQL输出的报表已经基本呈现了explanatory变量和response变量一一对应的关系。接下来在python则需要对报表进行进一步更加细节的处理。1.1 变量类型最终入模型的变量数据类型一般来说就是 numeric(continuous 和 discrete) 和
转载
2023-10-16 15:07:49
229阅读
通过Python代码封装评分卡设计中经常使用的方法 import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import math
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.ensemble import Random
转载
2023-09-05 08:10:45
135阅读
评分卡建模工具 说到评分卡建模工具，做过评分卡的应该都能想到谢博士的scorecardpy和专为工业界模型开发设计的Python工具包–Toad，两者相比，scorecardpy更加轻量级，且依赖较少，可以满足大多数场景下的评分卡构建。为了使评分卡建模流程更加便捷，该Python包针对建模中各个关键步骤都提供了现成的函数，如下：数据集划分 (split_df) 变量筛选(iv, var_filte
转载
2023-08-26 03:15:53
454阅读
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
转载
2023-08-30 18:00:07
273阅读
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
转载
2024-04-15 13:10:20
992阅读
1.本章引言本章引言 将模型预测概率转化为分数并设定分数阈值，是评分卡模型开发中非常重要的部分，这一步直接影响审批策略是否得当，进而影响信贷企业的利润与风险。 由概率转化为分数需要满足以下条件：样本总的分数是由每个变量的分数之和累加得到 模型预测概率的变化会引起分值以某一单位刻度发生改变 每个变量的取值发生变化会引起样本分值的改变2.Python代码实现及注释# 第10章：评分卡生成
impor
转载
2023-10-09 06:30:16
119阅读
评分卡模型（一）评分卡建模实战小P：我看你做的这些数据挖掘，虽然预测结果挺准的，但是完全不知道怎么来的啊小H：其实在风控领域有个很流行的评分卡模型，可以很直观的告诉你什么特征加分，什么特征减分，每个样本有多少分小P：这个可以啊，那它有什么缺点吗小H：缺点，那自然是准确率可能会低一点～数据探索导入相关库import pandas as pd
import numpy as np
import mat
转载
2024-04-16 21:17:35
148阅读
上一篇文章信用评分卡模型分析（理论部分）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。接下来使用Python建立信用评分卡，对用户行为进行打分，继续讨论信用评分卡的模型python实现和分析，信用评分的方法和自动评分系统。（建立ABC卡则需要对自变量和因变量有针对性的进行调整，流程大体一致）流程：导入数据数据预处理探索分析特征选择模型训练模型评估模型结果转评分计算用户
转载
2023-10-18 17:46:42
397阅读
该项目含有源码、文档、程序、数据库、配套开发软件、软件安装教程项目运行环境配置：Pychram社区版+ python3.7.7 + Mysql5.7 + HBuilderX+list pip+Navicat11+Django+nodejs。项目技术：django + python+ Vue 等等组成，B/S模式 +pychram管理等等。环境需要1.运行环境：最好是python3.7.7，我们在这
转载
2023-08-13 14:22:11
105阅读
# Python信用评分卡建模入门
信用评分卡是金融领域中一种重要的决策工具，广泛应用于信贷申请审批、风险管理等环节。通过分析借款人的背景信息和历史信用记录，信用评分卡能够为贷款机构提供趋势、预测和警示，以便更好地评估申请者的信用风险。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用Python进行信用评分卡建模，包括数据预处理、特征选择和模型建立等环节，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据准备
首
在本篇博文中，我将详细描述如何使用 Python 进行信用评分卡建模的完整流程。信用评分卡是用于评估借款人信用风险的重要工具。本博文将分成几个部分，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化。下面，我们就来逐步解析这个过程。
## 环境准备
首先，确保我们拥有必要的开发环境。为了进行信用评分卡建模，我们需要安装几个依赖库。通过下面的表格，可以查看各个库和其版本的兼容性：
模型评估我们发现了仅仅使用默认配置的模型与不经处理的数据特征，在大多数任务下是无法得到最佳性能表现的，因此，在最终交由测试集进行性能评估之前，我们选择利用手头仅有的数据对模型进行调优。前面我们利用的测试集实际上不是严格意义上的测试集，实际上那叫验证集，测试集在监督学习的情况下是没有 y 的，或者说并不知道 y 。分类问题分类模型是数据挖掘中应用非常广泛的，常用的分类算法有 Logistic 模型、
转载
2023-06-16 19:19:21
108阅读
源码下载：'''
Logistic Regression
The data
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
转载
2024-09-23 07:56:32
63阅读
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
转载
2024-05-18 23:22:47
80阅读
基于Python的信用评分卡建模分析
原创
2021-10-25 19:41:38
864阅读
点赞
# 信用卡评分建模：Python代码实现
信用卡评分建模是金融行业中一项重要的任务，旨在评估申请者的信用风险，以帮助银行和金融机构做出更明智的决策。本文将介绍信用卡评分模型的基本概念，并提供Python代码示例，以帮助理解这一过程。同时，我们还将展示状态图和类图，以便更清晰地理解模型的结构和状态转换。
## 一、什么是信用卡评分模型？
信用卡评分模型用于评估客户的信用worthiness，通
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
转载
2023-05-30 12:46:47
307阅读
评分卡模型流程：（1）变量清洗和处理（2）变量衍生（3）建模预测 评分卡模型整体逻辑：（1）首先，正式进入模型阶段是在变量清洗和变量衍生后，此时建模需要知道哪些变量是连续型变量，哪些变量是离散型变量，以便对变量进行处理（因为变量性质不同，面临不同的操作）；（2）对于连续型变量可以直接进行分箱操作，基于前一篇文章的ChiMerge函数，最后分箱后的条件要满足三点，也就是每箱都要有好坏样本，
