Datawhale--零基础入门金融风控(一)
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赛题理解
一、数据概况
一般而言,对于数据在比赛界面都有对应的数据概况介绍(匿名特征除外),说明列的性质特征。了解列的性质会有助于我们对于数据的理解和后续分析。
train.csv
- id 为贷款清单分配的唯一信用证标识
- loanAmnt 贷款金额
- term 贷款期限(year)
- interestRate 贷款利率
- installment 分期付款金额
- grade 贷款等级
- subGrade 贷款等级之子级
- employmentTitle就业职称
- employmentLength 就业年限(年)
- homeOwnership 借款人在登记时提供的房屋所有权状况
- annualIncome 年收入
- verificationStatus 验证状态
- issueDate 贷款发放的月份
- purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别
- postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字
- regionCode 地区编码
- dti 债务收入比
- delinquency_2years 借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数
- ficoRangeLow 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围
- ficoRangeHigh 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围
- openAcc 借款人信用档案中未结信用额度的数量
- pubRec 贬损公共记录的数量
- pubRecBankruptcies 公开记录清除的数量
- revolBal 信贷周转余额合计
- revolUtil 循环额度利用率,或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额
- totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数
- initialListStatus 贷款的初始列表状态
- applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请
- earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份
- title 借款人提供的贷款名称
- policyCode 公开可用的策略代码=1新产品不公开可用的策略代码=2
- n系列匿名特征 匿名特征n0-n14,为一些贷款人行为计数特征的处理
二、预测指标
竞赛采用AUC作为评价指标。AUC(Area Under Curve)被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积。
三、分类算法常见的评估指标
1、混淆矩阵(Confuse Matrix)
(1)若一个实例是正类,并且被预测为正类,即为真正类TP(True Positive )
(2)若一个实例是正类,但是被预测为负类,即为假负类FN(False Negative )(3)若一个实例是负类,但是被预测为正类,即为假正类FP(False Positive )
(4)若一个实例是负类,并且被预测为负类,即为真负类TN(True Negative )
2、准确率(Accuracy)
准确率是常用的一个评价指标,但是不适合样本不均衡的情况。
3、精确率(Precision)
又称查准率,正确预测为正样本(TP)占预测为正样本(TP+FP)的百分比。
4、召回率(Recall)
又称为查全率,正确预测为正样本(TP)占正样本(TP+FN)的百分比。
5、F1 Score
精确率和召回率是相互影响的,精确率升高则召回率下降,召回率升高则精确率下降,如果需要兼顾二者,就需要精确率、召回率的结合F1 Score。
6、P-R曲线(Precision-Recall Curve)
P-R曲线是描述精确率和召回率变化的曲线
7、ROC(Receiver Operating Characteristic) 1. ROC空间将假正例率(FPR)定义为 X 轴,真正例率(TPR)定义为 Y 轴。
TPR:在所有实际为正例的样本中,被正确地判断为正例之比率。
FPR:在所有实际为负例的样本中,被错误地判断为正例之比率。
8、AUC(Area Under Curve)
AUC(Area Under Curve)被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积,显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方,所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0,检测方法真实性越高;等于0.5时,则真实性最低,无应用价值。
金融风控预测类常见的评估指标
1、KS(Kolmogorov-Smirnov)
K-S曲线与ROC曲线类似,不同在于
- ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴
- K-S曲线将真正例率和假正例率都作为纵轴,横轴则由选定的阈值来充当。
公式如下:
KS不同代表的不同情况,一般情况KS值越大,模型的区分能力越强,但是也不是越大模型效果就越好,如果
KS过大,模型可能存在异常,所以当KS值过高可能需要检查模型是否过拟合。以下为KS值对应的模型情况,
但此对应不是唯一的,只代表大致趋势。
3. KS值<0.2,一般认为模型没有区分能力。
4. KS值[0.2,0.3],模型具有一定区分能力,勉强可以接受
5. KS值[0.3,0.5],模型具有较强的区分能力。
6. KS值大于0.75,往往表示模型有异常。
2、ROC
3、AUC
参考
Datawhale零基础入门金融风控-货款违约预测挑战赛教程