Datawhale--零基础入门金融风控（一）

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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

1. id 为贷款清单分配的唯一信用证标识
2. loanAmnt 贷款金额
3. term 贷款期限（year）
4. interestRate 贷款利率
5. installment 分期付款金额
6. grade 贷款等级
7. subGrade 贷款等级之子级
8. employmentTitle就业职称
9. employmentLength 就业年限（年）
10. homeOwnership 借款人在登记时提供的房屋所有权状况
11. annualIncome 年收入
12. verificationStatus 验证状态
13. issueDate 贷款发放的月份
14. purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别
15. postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字
16. regionCode 地区编码
17. dti 债务收入比
18. 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
19. ficoRangeLow 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围
20. ficoRangeHigh 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围
21. openAcc 借款人信用档案中未结信用额度的数量
22. pubRec 贬损公共记录的数量
23. pubRecBankruptcies 公开记录清除的数量
24. revolBal 信贷周转余额合计
25. 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
26. totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数
27. initialListStatus 贷款的初始列表状态
28. 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
29. earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份
30. title 借款人提供的贷款名称
31. 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
32. 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

1. ROC曲线将真正例率和假正例率作为横纵轴
2. 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