2022！影响百万用户金融信用评分，Equifax被告上法庭，罪魁祸首——『数据漂移』！⛵

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【机器学习PAI实践十二】机器学习算法基于信用卡消费记录做信用评分

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…

MongoDB的真正性能-实战百万用户

阅读目录一.第一个问题:Key-Value数据库可以有好多的Key,没错,但对MongoDB来说,大错特错二.第二个问题:FindOne({_id:xxx})就快么? 三.第三个问题:精细的使用Update 四.2.1.1. 登录时身份认证五.2.1.2. 使用软件时的界面控制六.2.1.3. 提交操作请求时的许可验证七.2.2.1. 角色(Role) 八.2.2.2. 角色(Role)与职务(Job)的关系九.2.2.3. 用户帐号(User) 十.2.2.4. 用户组(User…

笔记︱金融风险控制基础常识——巴塞尔协议+信用评分卡Fico信用分

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…

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…

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…

信用评分卡Credit Scorecards （1-7）

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…

评分模型的检验方法和标准&信用评分及实现

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…