【银行业评分卡制作——IV、WOE】的更多相关文章

银行业评分卡制作——IV、WOE

参考链接:https://blog.csdn.net/kevin7658/article/details/50780391 1.IV的用途 IV的全称是Information Value,中文意思是信息价值,或者信息量. 我们在构建分类模型时,经常需要对自变量进行筛选.挑选入模变量过程是个比较复杂的过程,需要考虑的因素很多,比如:变量的预测能力,变量之间的相关性,变量的简单性(容易生成和使用),变量的强壮性(不容易被绕过),变量在业务上的可解释性(被挑战时可以解释的通)等等.但是,其中最主要和最…

信用评分卡 (part 1 of 7)

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…

评分卡模型剖析之一（woe、IV、ROC、信息熵）

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 证据权重)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…

WOE:信用评分卡模型中的变量离散化方法（生存分析）

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…

3分钟搞明白信用评分卡模型&模型验证

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…

逻辑回归原理_挑战者飞船事故和乳腺癌案例_Python和R_信用评分卡（AAA推荐）

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(…

（信贷风控九）行为评分卡模型python实现

python信用评分卡建模(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 https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/87968830 转载 浅谈行为评分卡我们知道行为评分卡只要用在…

kaggle-制作评分卡

https://blog.csdn.net/zpxcod007/article/details/80118580 制作A卡,申请评分卡 数据集:15万个样本,特征 主要预处理手段:缺失值,异常值,样本不平衡的处理,划分数据集,做分箱处理(离散化),将样本的每个特征都映射到WOE空间 之后建模,这里采用:逻辑回归,决策树和随机森林建模,在auc-roc指标上,随机森林表现最优秀,这里选取了随机森林做后续的制作评分卡(利用得到变量系数并自行拟定了评分标准建立了评分卡.). 建立评分卡: 以上论文资料…

LR及评分卡（未完成）

主要分为如下内容: 一.线性回归 二.逻辑回归 三.逻辑回归评分卡流程 一.线性回归 二.逻辑回归 在线性回归的基础上引入了sigmoid函数,Logistic回归为什么要使用sigmoid函数 三.逻辑回归评分卡流程 1.y值确定 2.变量分析(缺失值处理.离散值处理) 3.特征工程 4.数据预处理:无量纲化(标准化.区间缩放法.归一化).二值化.哑变量 5.分箱.woe转化.iv值 6.变量选择:Filter.Wrapper.Embedded http://blog.sina.com.cn/…

信用评分卡 (part 5 of 7)

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…