金融风控之贷款违约预测挑战赛
赛题概况
以金融风控中的个人信贷为背景,根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能,以此判断是否通过此项贷款,是一个典型的分类问题。
数据概况
- 总数据量超过120w,包含47列变量信息,其中15列匿名变量。
- 从中抽取80万条作为训练集,20万条作为测试集A,20万条作为测试集B,并对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。
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
预测指标
采用AUC作为评价指标。
AUC(Area Under Curve)—— ROC曲线下与坐标轴围成的面积。
分类算法常见的评估指标:
- 混淆矩阵(Confuse Matrix)
- 若一个实例时正类,并且被预测为正类,即为真正类TP(True Positive )
- 若一个实例是正类,但是被预测为负类,即为假负类FN(False Negative )
- 若一个实例是负类,但是被预测为正类,即为假正类FP(False Positive )
- 若一个实例是负类,并且被预测为负类,即为真负类TN(True Negative )
- 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。 A c c u r a c y = T P + T N T P + T N + F P + F N Accuracy = \frac{TP + TN}{TP + TN + FP + FN} Accuracy=TP+TN+FP+FNTP+TN
- 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。 P r e c i s i o n = T P T P + F P Precision = \frac{TP}{TP + FP} Precision=TP+FPTP
- 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。 R e c a l l = T P T P + F N Recall = \frac{TP}{TP + FN} Recall=TP+FNTP
- 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。 F 1 − S c o r e = 2 1 P r e c i s i o n + 1 R e c a l l F1-Score = \frac{2}{\frac{1}{Precision} + \frac{1}{Recall}} F1−Score=Precision1+Recall12
- 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。
横坐标:召回率
纵坐标:精确率 - ROC(Receiver Operating Characteristic)
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。 T P R = T P T P + F N TPR = \frac{TP}{TP + FN} TPR=TP+FNTP 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。 F P R = F P F P + T N FPR = \frac{FP}{FP + TN} FPR=FP+TNFP - 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。
对于金融风控预测类常见的评估指标如下:
1、KS(Kolmogorov-Smirnov) KS统计量由两位苏联数学家A.N. Kolmogorov和N.V. Smirnov提出。在风控中,KS常用于评估模型区分度。区分度越大,说明模型的风险排序能力(ranking ability)越强。 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: K S = m a x ( T P R − F P R ) KS=max(TPR-FPR) KS=max(TPR−FPR) 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。
KS(%) | 好坏区分能力 |
---|---|
20以下 | 不建议采用 |
20-40 | 较好 |
41-50 | 良好 |
51-60 | 很强 |
61-75 | 非常强 |
75以上 | 过于高,疑似存在问题 |
2、ROC
3、AUC
赛题流程
拓展:评分卡
评分卡是一张拥有分数刻度会让相应阈值的表。信用评分卡是用于用户信用的一张刻度表。以下代码是一个非标准评分卡的代码流程,用于刻画用户的信用评分。评分卡是金融风控中常用的一种对于用户信用进行刻画的手段。