DataWhale9月开源学习---数据挖掘实践（Task 01 题目理解）
数据挖掘实践（Task 01 题目理解）
赛题：零基础入门金融风控-贷款违约预测
本次比赛为天池新人赛，零基础入门金融风控-贷款违约预测。
赛题以预测用户贷款是否违约为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，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。
数据集有三个，为sample_submit.csv, test.csv 和 train.csv。
数据内容
详细的数据内容详解如下：
评测标准
提交的结果应为对每个对象评估其分类为1 的概率，采用ACU 评估模型。
补充一些分类算法常见的评估指标如下：
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。
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。
赛题流程
结果提交
提交结果的文件格式，应与sampl_submit.csv 文件中格式一致。