零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛-task01
零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛-task01
1.赛题描述
根据某信贷平台的贷款记录的数据，进行训练测试，预测用户贷款是否违约，得出用户违约的概率。
在给出的数据中，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取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，同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进行脱敏。
2.数据信息
train.csv
| 列名称 | 代表含义 |
|---|---|
| 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 |
3.预测指标
3.1 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。 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
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。 P r e c i s i o n = T P T P + F P Precision = \frac{TP}{TP + FP} Precision=TP+FPTP
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。 R e c a l l = T P T P + F N Recall = \frac{TP}{TP + FN} Recall=TP+FNTP
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。 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
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）
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
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。
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
4.赛题流程
参考链接：