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申请评分卡(2)——评分卡模型开发

申请评分卡(2)——评分卡模型开发

作者: 九天朱雀 | 来源:发表于2017-11-01 10:07 被阅读108次

模型开发步骤

  1. 业务和风险定义
  2. 数据准备与预处理
    来源:自有数据和第三方数据
  3. 模型构建
    确定观察点、观察期和表现期,选择特征建模。
  4. 模型评估
    准备测试集进行验证。
    评估标准:
    ROC:评估模型区分能力,越高越好,说明好坏样本区分得越开。
    AR:评估模型分类的准确度,越高准确度越好,由TPR+FPR组成。
    AIC:评估模型的拟合状态,越低拟合得越好。
  5. 模型部署
    模型替换。
  6. 模型监控
    跟踪模型各项性能。

评分卡常用模型

  1. 逻辑回归
    优点: 简单,稳定,可解释,技术成熟,易于监测和部署
    缺点:准确度不高
  2. 决策树
    优点: 对数据质量要求低,易解释
    缺点:准确度不高
  3. 组合模型
    优点: 准确度高,不易过拟合
    缺点:不易解释;部署困难;计算量大

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