sas信用评分之第二步变量筛选 今天介绍变量初步选择.这部分的内容我就只介绍information –value,我这次做的模型用的逻辑回归,后面会更新以基尼系数或者信息熵基础的筛选变量,期待我把. Iv值的介绍你们已经很熟悉了,我这次就简单粗暴的说下变量iv值到那个数就可以用的啦. (1):在很多书上说要达到0.1-0.3才是中等相关,达到0.3是强相关,但是这里必须提及,变量的iv值本来就是变量多个分段的iv值的相加.所以我们做这部分工作的时候就发现,一个变量我要是变态一点,分成1000分,…

SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 关于woe的转化,这一部在之前的这篇文章:sas批量输出变量woe值中已经写了,woe也只是简单的公式转化而已,所以在这系列中就不细究了哈.这次的文章我想来讲逻辑回归.你会说逻辑回归就是三个方法:backword stepword forward有什么好讲的.如果你这么说,你的模型就只能停留在机器给你什么结果就是什么结果,那就low了哈.                        为什么这么说呢?是因为我发现譬如你输入了300个变量,你设定了sle和sls…

SAS信用评分之模型拟合以及验证的大坑 今天的内容是来讲我这段时间被模型拟合和模型验证坑过的那些事.我也是千辛万苦终于是把模型给建出来了.此处应该有掌声.因为模型老是效果不好这件事,我躲在被窝里哭了好几次.好吧,讲正事. leslie模型拟合 首先,我们来讲下模型拟合的事情,其实模型拟合在我这里就是我到底要选择什么变量进入模型,我到底应该选择多少个变量进入模型.我之前发过一个循环产出变量组合代码,然后算ks值的代码.具体链接在这里:SAS信用评分之逻辑回归的变量选择 现在回头看有点瞎,哈哈哈哈哈…

SAS信用评分之番外篇异常值的识别 今天想分享给大家的是我早期建模的时候一个识别异常值的办法,也许你在"信用风险评分卡研究"看过,但是代码只能识别一个变量,我将这个代码作了改良,但是我在这里必须声明一点,就是假设你身处的公司数据并不多的话,我不建议你使用这个代码,因为我是简单粗暴的将异常值直接剔除了. 就因为我的数据不多,所以我之前在做建模的时候使用的是先等量分组再最优分段的方式来使变量不用识别异常值,说道这里,我又需要跟大家提醒一下就是关于最优分段的代码,说有过拟合的现象.这里跟大家…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 变量筛选Variables Selection in Predictive Analytics Predictive Analytics: Variables Sele…

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潜在客户的数据.存量客户是指已经在证券公司开展相关融资类业务的客户,包括个人客户和机构客户:…

  欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python风控评分卡建模和风控常识 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Toby,项目合作QQ:231469242 Credit Scorecards – Intr…

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法 2016-03-21 生存分析 在做回归模型时,因临床需要常常需要对连续性的变量离散化,诸如年龄,分为老.中.青三组,一般的做法是ROC或者X-tile等等.今天介绍一种在信用卡评分系统中常用的连续变量离散化方法.目的是给大家在临床数据分析中提供一种借鉴思路. 最初接触信用卡评分系统是在2013年SAS中国数据分析大赛总决赛上,题目是用历史数据建立一个信用卡评分系统,其中的变量离散化技术主要用到WOE(Weight of Evidence)翻译过来叫证据…

评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价值.K-S值越大,表示评分模型能够将“好客户”.“坏客户”区分开来的程度越大. 评分模型的检验方法和标准通常有:K-S指标.交换曲线.AR值.Gini数等.例如,K-S指标是用来衡量验证结果是否优于期望值,具体标准为:如果K-S大于40%,模型具有较好的预测功能,发展的模型具有成功的应用价…

https://blog.csdn.net/varyall/article/details/81173326 如今在银行.消费金融公司等各种贷款业务机构,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.但是不是所有人都知道信用评分卡还分A,B,C卡三类! A卡(Application score card)申请评分卡 B卡(Behavior score card)行为评分卡 C卡(Collection score card)催收评分卡 评分机制的区别在于: 1.使用的时间不同…

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. 本文重点介绍模型变量WOE以及IV原理,为表述方便,本文将模型目标标量为1记为违约用户,对于目标变量为0记为正常用户:则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: A…

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…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 信用评分卡-逻辑回归 Credit Scorecards – Logistic Regression (part 5 of 7) A Primer on Logisti…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Credit Scorecards – Advanced Analytics 高级数据分析(part 4 of 7) Modeling in Advanced Anal…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 统计和数据挖掘中分类问题 Classification Problem in Statistics & Data Mining I must say I was…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 信用危机时代的信用评分卡 Credit Scorecards in the Age of Credit Crisis This incident took place…

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 python信用评分卡建模视频系列教程(附代码)  博主录制 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Minimization of risk and maximizatio…

背景 如果你是做互联网金融的,那么一定听说过评分卡.评分卡是信用风险评估领域常用的建模方法,评分卡并不简单对应于某一种机器学习算法,而是一种通用的建模框架,将原始数据通过分箱后进行特征工程变换,继而应用于线性模型进行建模的一种方法. 评分卡建模理论常被用于各种信用评估领域,比如信用卡风险评估.贷款发放等业务.另外,在其它领域评分卡常被用来作为分数评估,比如常见的客服质量打分.芝麻信用分打分等等.在本文中,我们将通过一个案例为大家讲解如何通过PAI平台的金融板块组件,搭建出一套评分卡建模方案. 本…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 本笔记源于CDA-DSC课程,由常国珍老师主讲.该训练营第一期为风控主题,培训内容十分紧凑,非常好,推荐:CDA数据科学家训练营 ------------------------------------------ 一.巴塞尔协议--银行业监管手册 巴塞尔协议Ⅲ是全球银行业监管的标杆,其出台必将引发国际金融监管准则的调整和重组,影响银行的经营模…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Credit Scorecards – Business Integration of Predictive Analytics 预测分析的业务知识 (part 7 o…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Credit Scorecards – Model Validation 模型验证(Part 6 of 7) There are only two ways to li…

本博文将针对消费贷款领域的信用评分及其模型进行相关研究探讨.虽然人人都可以通过对借款方在Lending Club(国外最大的P2P网站)和Prosper上的历史借贷数据进行分析,但我相信,了解消费信贷行为.评分机制和贷款决策背后的工作原理可以帮助投资人更好的在市场中进行决策,获得收益. 消费信贷一直是推动世界领先国家经济转型的主要力量.在过去的50年里,消费开支也因此有所增加.根据纽约联邦储备银行家庭债务和信用季度报告,2014年8月,消费者负债总额为11.63万亿美元,其中74%为按揭和净值贷…

在上一篇文章<数据准备<4>:变量筛选-理论篇>中,我们介绍了变量筛选的三种方法:基于经验的方法.基于统计的方法和基于机器学习的方法,本文将介绍后两种方法在Python(sklearn)环境下的具体实现. 1.环境介绍 版本:python2.7 工具:Spyder 开发人:hbsygfz 2.数据集介绍 数据集:sklearn中自带的cancer数据集,可参考官方介绍 from sklearn.datasets import load_breast_cancer cancer =…

在上一篇文章<数据准备<3>:数据预处理>中,我们提到降维主要包括两种方式:基于特征选择的降维和基于维度转换的降维,其中基于特征选择的降维通俗的讲就是特征筛选或者变量筛选,是指从多个特征(变量)中筛选出显著的特征(变量),在分类预测问题中,就是筛选出对目标变量有预测能力的特征(变量).本篇主要介绍特征(变量)筛选的基本思路与方法,为简洁,下文均使用"变量筛选"指代. 变量筛选主要有三种方法:基于经验的方法(比如专家法).基于统计的方法(比如信息增益.区分度)和基…

用户APP使用行为数据分析: 一. 背景及数据介绍: 1. 移动互联网发展背景: 网民规模7.72亿,手机网民规模7.53亿: 2. APP使用热点: 商务交易类应用规模高速增长(网络购物,网上外卖,在线旅行): 互联网理财用户规模达到1.29亿,同比增长20%: 公共服务类各细分领域规模增长(在线教育,网约车,共享单车) 3. APP数据优势:覆盖面广,范围广:渗透生活方方面面:适用人群多样: 4. 数据类型:基本属性信息包括性别/年龄/省份/手机价格:手机号对应的APP安装记录: 5. 补充…

全局宏变量 在宏程序内部,除了使用%GLOBAL语句创建.在某些情况下,还可以直接使用DATA步中的CALL SYMPUT创建. 在一个宏程序中,在包含CALL SYMPUT的DATA步程序之前,如果没有局部宏变量存在(即SAS系统还没有为该宏创建Local Symbol Table),那么该CALL SYMPUT创建的宏变量为全局的宏变量(注:%LET语句和INTO子句无此功能).即使在DATA步之后有了局部的宏变量(有了Local Symbol Table),CALL SYMPUT创建的宏变…

Macro Variables存储在“Symbol Table”中.它是由Macro Processor在SAS启动时自动创建并维护的.SAS提供了一张视图来供我们查看Symbol Table中的内容,其位于SASHELP逻辑库下:“SASHELP.VMACRO” Symbol Table分为Global Symbol Table.Local Symbol Table(Automatic Macro Variables中了除了SYSPBUFF,都属于Global) 因此,上面提到的SASHELP…

一个宏变量存放的值保持不变直到被修改(全局变量) 引用时,变量名前加上"&" 宏变量在引用时放在双引号之间会被解读(单引号不会被解读) 用户定义的宏变量,有三种方式: %let 宏变量名=宏变量值(宏变量值最大可存储65535个字符) call symput(宏变量名,值);(这个方法只允许在data步中) proc sql 宏变量的引用 显示宏变量及其值 _GLOBAL_ :输出用户自定义的宏变量当中的全局宏变量信息: _LOCAL_ :输出用户自定义的宏变量当中的局部宏变量…

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 原文链接 https://www.kdnuggets.com/2017/06/practical-importance-feature-selection…