评分卡

【 0 】评分卡实例-问题概述与流程

作者 : 老饼 发表日期 : 2022-07-07 12:39:25 更新日期 : 2024-05-22 16:24:33
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本文以kaggle上的借贷数据:https://www.kaggle.com/c/GiveMeSomeCredit/data 为例,

讲解建立评分卡模型的全过程,

数据如无法获取,请加Q群:714824181,加群申请时填写:评分卡数据 



   01. 评分卡实例-数据与问题   



本节先对本文评分卡实例所使用的数据进行简单介绍



     评分卡实例-数据介绍    


本实例所使用的数据共包含10个变量与客户好坏标签
 数据包含的10变量和标签如下:
评分卡的数据描述
数据共15万条,示例如下:评分卡的数据示例




   评分卡建模目标   


评分卡模型的目标是,
依据客户数据(10个变量),判断客户是否坏客户(SeriousDlqin2yrs).
并根据客户质量对出客户进行评分,分数越高,评分越高





  02.评分卡模型的输出    



本节介绍评分卡最终需要输出什么,也即本实例所要输出的对象



       评分卡输出什么      


评分卡模型最终需要输出什么?
  评分卡最终最基本需要输出两样东西:
👉1. 一张评分表                                  
👉2. 评分阈值        
                             
 
评分表用于计算客户的评分,而评分阈值则用来判断客户是否能通过
例如,评分阈值为650,那么评分为649的用户就会被拒绝



      评分表介绍     


 评分表
评分表的格式类似如下: 
 评分卡是什么
  其中,各个字段的意义如下:
1. 特征名称:特征名称(变量名称)是用原始数据生成的建模变量的名称
2. 组别:组别是变量所在的分组                                                        
       所有的建模变量在建模前都进行分组,也称为变量离散化
3. 评分:评分则是变量属于对应组别时的得分                                    
如何利用评分表进行评分
如何利用评分表进行评分呢?
来了一个新客户, 先根据客户的数据,
判断客户在各个特征上属于哪一组,并找到对应的分数,
对所有特征得分求和,并加上基本分,就是客户的总评分
 假设客户在rev、due3059、due90、due6089上的分组为【1、3、2、1】        
那么客户在rev、due3059、due90、due6089上的得分为【18、-30、-40、-19】
则客户的总得分为18-30-40-19+693=622                                  





  03.评分卡建模思想与步骤    



本节讲解评分卡的整体建模思路与建模步骤



      评分卡的建模思路     


在建模之前,先梳理评分卡建模大概的思路与流程
 具体如下:
1. 先在原始数据中,衍生并选择出建模的变量                 
2. 然后用建模变量与好坏客户标签建立逻辑回归模型       
这样就能通过建模变量预测样本是坏客户的概率      
   3. 最后,把逻辑回归模型的线性部分抽取出来,生成评分卡
最后的最后,还需要分析当前业务应以哪个分数作为拒绝客户的临界值,以临界值作为评分阈值



   评分卡的建模流程    


评分卡的整个建模过程共4步:
1. 建模数据准备                                                                       
 
数据准备主要是建模之前,对原始数据进行分箱与变量分析 
 筛选出与客户质量相关的变量,作为建模的输入特征           
 2. 建模                                                                                     
 
(1)数据预处理:归一化,并预留测试数据                            
(2)用逐步回归选出尽量少的特征(同时保持建模效果)           
(3)训练逻辑回归模型                                                         
(4)检验AUC是否达标,并检查系数是否都为正                   
 3. 制作评分卡                                                                           
 
制作评分卡也俗称“模型转评分”                                      
将3中得到的逻辑回归模型,制作成评分卡表                      
 4. 确定评分阈值                                                                       
 
确定生产上判定为坏客户的分数阈值                                   
当分数低于该阈值时,就拒绝客户                                      





下篇文章开始,我们就此问题,讲述如何建立评分卡模型吧~!





 End 



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