1项目介绍

此项目为kaggle竞赛平台的give me some credits。其目的是预测银行用户违约概率，以辅助银行判断是否要对用户进行放贷。关于风险控制建模的大致流程可参考以下链接：

• 关于互联网金融授信产品的风控建模

此项目提供样本数量多，但变量特征比较少，相比实际业务的开展肯定是远远不够的。但是作为入门风控建模，了解建模开发流程却是个不错的选择。项目拟使用所提供的数据集建立一个申请评分卡(A卡)，并可以对用户自动评分。

其实在实际建模过程中是要结合业务端的，对于好坏用户如何定义？逾期多少DPD算是坏用户？表现期和观察期又是如何定义的？每个公司的业务不一样，面向客户群体也不一样，这些指标在各个公司都不一定是相同的。比如，好坏用户就需要根据滚动率来观察，几期过后逾期率会达到稳定，又如通过账龄分析来定义表现期窗口的时间长度等。

本项目仅供学习使用，对于业务指标不进行过多考虑，而侧重于建模的技术方面。

2数据探索

和之前的套路一样，建模前的数据探索十分重要，发现数据分布特征，数据联系和内在规律等。首先导入数据后观察数据缺失值，异常值，分布规律等。

# 导入数据集，合并训练数据和测试数据
data_train = pd.read_csv('cs-training.csv')
data_test = pd.read_csv('cs-test.csv')
# df = data_train.append(data_test)

通过观察，含有缺失值的特征有：MonthlyIncome，NumberOfDependents两个。为了方便后面的使用，将特征名称修改成短名称。

columns = ({'SeriousDlqin2yrs':'IsDlq',
            'RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines':'Revol',
           'NumberOfOpenCreditLinesAndLoans':'NumOpen',
           'NumberOfTimes90DaysLate':'Num90late',
           'NumberRealEstateLoansOrLines':'NumEstate',
           'NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse':'Num60-89late',
           'NumberOfDependents':'NumDependents',
           'NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse':'Num30-59late'}
          )

这样，非常长的特征名称就便于我们后续操作了。

好坏比

plt.figure(figsize=(8,5))
sns.countplot("IsDlq", data=data_train)
plt.show()

badNum = data_train.loc[data_train['IsDlq']==1].shape[0]
goodNum = data_train.loc[data_train['IsDlq']==0].shape[0]
print('训练集中客户好坏比为：{0}%'.format(round(badNum*100/(goodNum+badNum),2)))

很明显，数据不均衡，坏用户只占了6.68%，后续建模部分进行处理。

age特征分布

f,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,figsize=(20,8))
sns.distplot(data_train['age'],ax=ax1)
sns.boxplot(y='age',data=data_train,ax=ax2)
plt.show()

虽然后续会使用分箱以及woe方法（增加鲁棒性，增强了对异常值干扰），还是常规性的检查一下异常值。

# 3倍标准差定义异常值
ageMean = np.mean(data_train['age'])
ageStd = np.std(data_train['age'])
ageUpLimit = round((ageMean + 3*ageStd),2)
ageDownLimit = round((ageMean - 3*ageStd),2)
print('年龄异常值上限为：{0}, 下限为：{1}'.format(ageUpLimit,ageDownLimit))

年龄异常值上限为：96.61, 下限为：7.98。

# 四分位距观察异常值
agePercentile = np.percentile(data_train['age'],[0,25,50,75,100])
ageIQR = agePercentile[3] - agePercentile[1]
ageUpLimit = agePercentile[3]+ageIQR*1.5
ageDownLimit = agePercentile[1]-ageIQR*1.5
print('年龄异常值上限为：{0}, 下限为：{1}'.format(ageUpLimit,ageDownLimit))
print('上届异常值占比：{0} %'.format(data_train[data_train['age']>96].shape[0]*100/data_train.shape[0]))
print('下届异常值占比：{0} %'.format(data_train[data_train['age']<8].shape[0]*100/data_train.shape[0]))

年龄异常值上限为：96.0, 下限为：8.0，上届异常值占比：0.03 %，下届异常值占比：0.00067 %。

结论：

• 明显观察到有个0岁的客户，这实际上不可能，至少要大于18岁成年以后才可以贷款，故将之移除。

• 而年龄大于96岁是有可能的，判断是噪声，并不是异常值，因为大于等于96岁的客户有98人，其中最大的年龄为109。

再看一下age特征对目标变量的影响，将age划分为几个年龄段，然后绘制出各个年龄段的违约率。

结论：可以看到年龄越大，好坏比越大，说明随着年龄增大，违约的比例逐渐减少。这为我们后面woe分箱提供了参考，呈现了单调性。

Revol特征

f,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))
plt.scatter(data_train['Revol'], data_train['age'],color='g')
plt.show()

结论：这个特征值是百分比。含义是：除了房贷车贷之外的信用卡账面金额（即贷款金额）/信用卡总额度。实际上，这个特征值大部分情况是小于1的，因为超出额度属于透支。但是我们发现有很多特征值已经达到了几万，这在实际中是不可能的。推测很有可能是没有除以分母信用卡额度，而是分子的纯信用卡账面贷款金额。

我们需要确定的是透支的最大值是什么？即透支多少算是正常值？数值多大可以确认它是没除以分母的异常值？

观察一下Revol特征各个分段下的分布情况。

观察到现象：

• 小于1的分布中，大部分客户都处于0.1的位置，而随着Revol特征值变大，数量成递减趋势。

• 对于其它大于1的数值分布，也都明显的呈现了递减趋势。

• 小于1的特征值占总数量的97%，大于1的数量为5531。

下面来深入研究一下大于1的特征值对坏账率有什么影响，以及找到透支的阈值。

通过上面观察：Revol特征值在10到100之间中，坏账客户的值多在10到20之间，并且其相应的DebtRatio也很高。而其他Revol特征值高(>20)的但DebtRadio低的并不是坏账客户。因此，推测可能的异常值阈值（即透支的上限）在20-30左右。

下面我们通过具体数据来确定具体的阈值在哪。

根据观察的现象，我们可以看到：

0-1之间的坏账率为5.99%。按理说，随着比例升高，坏账率也应该升高，尤其是在透支的情况下。在1-30区间内，已经属于透支状态，坏账率39%，达到了最高。但是透支是不可能无限升高的，会有个阈值。 从30到100区间，坏账率开始下降，坏账率开始下降恢复正常，说明30左右的值（即3000%左右）可能就是正常透支的阈值。

因此，将数值超过30的都定义为异常值，并将大于30的值与0-1之间合并。

NumDependents特征

f,ax=plt.subplots(figsize=(10,5))
sns.countplot(x='NumDependents',hue='IsDlq',data=data_train,ax=ax)
plt.show()
print('Dependents为0的概率为：{0}%'.format(round(data_train[data_train['NumDependents']==0].shape[0]*100/data_train.shape[0],2)))

发现：NumDependents的缺失值为6550个，而NumDependents和MonthlyIncome同时缺失的数量也是6550个。

结论：

• 说明NumDependents缺失的样本MonthlyIncome也缺失。

我们想要通过找相似的方法来填补缺失的Dependents，因为有以上结论，所以我们观察一下MonthlyIncome缺失，但NumDependents不缺失的样本是如何的。

MonthlyIncome特征

f,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,figsize=(20,5))
sns.kdeplot(data_train['MonthlyIncome'],ax=ax1)
sns.boxplot(y='MonthlyIncome',data=data_train,ax=ax2)
plt.show()

Dependents缺失的样本坏账率为：4.56%，Dependents不缺失的样本坏账率为：6.74%。

由于缺失值占比达到近20%，直接删除会损失数据信息，中位数/平均数进行大量填补效果并不好，这里选择随机森林建模预测缺失值。

Num30-59 | 60-89 | 90 late特征

f,[ax,ax1,ax2]=plt.subplots(1,3,figsize=(20,5))
# sns.boxplot(y=['Num30-59late','Num90late'],data=df,ax=ax)
ax.boxplot(x=data_train['Num30-59late'])
ax1.boxplot(x=data_train['Num60-89late'])
ax2.boxplot(x=data_train['Num90late'])
ax.set_xlabel('Num30-59late')
ax1.set_xlabel('Num60-89late')
ax2.set_xlabel('Num90late')
plt.show()

data_train.loc[(data_train['Num30-59late']>=8), 'Num30-59late'] = 8
Num30_59lateDlq = data_train.groupby(['Num30-59late'])['IsDlq'].sum()
Num30_59lateAll = data_train.groupby(['Num30-59late'])['IsDlq'].count()
Num30_59lateGroup = Num30_59lateDlq/Num30_59lateAll
Num30_59lateGroup.plot(kind='bar',figsize=(10,5))

Num30_59lateDf = pd.DataFrame(Num30_59lateDlq)
Num30_59lateDf['All'] = Num30_59lateAll
Num30_59lateDf['BadRate'] = Num30_59lateGroup
Num30_59lateDf

DebtRatio

同Revol使用的方法一样，由于存在大量的异常值，固也对其进行了分段来分析坏账率的特点。这部分分箱的观察分布对于后续的woe计算转化很有帮助，当然这些特征指标的分箱也要结合实际业务理解来划分。

结论：将debtratio>2的都视为异常值，并将这些异常值与0-1之间的debtratio分为一组。

NumEstate特征

f,[ax1,ax2]=plt.subplots(1,2,figsize=(20,5))
sns.kdeplot(data_train['NumEstate'],ax=ax1)
sns.boxplot(y='NumEstate',data=data_train,ax=ax2)
plt.show()

看到大于50的值为明显异常值。

data_train.loc[(data_train['NumEstate']>=8), 'NumEstate'] = 8
NumEstateDlq = data_train.groupby(['NumEstate'])['IsDlq'].sum()
NumEstateAll = data_train.groupby(['NumEstate'])['IsDlq'].count()
NumEstateGroup = NumEstateDlq/NumEstateAll
NumEstateGroup.plot(kind='bar',figsize=(10,5))

NumEstateDf = pd.DataFrame(NumEstateDlq)
NumEstateDf['All'] = NumEstateAll
NumEstateDf['BadRate'] = NumEstateGroup
NumEstateDf

NumOpen特征

data_train.loc[(data_train['NumOpen']>=36), 'NumOpen'] = 36
NumOpenDlq = data_train.groupby(['NumOpen'])['IsDlq'].sum()
NumOpenAll = data_train.groupby(['NumOpen'])['IsDlq'].count()
NumOpenGroup = NumOpenDlq/NumOpenAll
NumOpenGroup.plot(kind='bar',figsize=(10,5))

NumOpenDf = pd.DataFrame(NumOpenDlq)
NumOpenDf['All'] = NumOpenAll
NumOpenDf['BadRate'] = NumOpenGroup
NumOpenDf

3总结

由于特征数量比较少，所以对每个特征都进行了简单的探索。当然这些这些都只是单变量分析，旨在初步了解特征分布特点和一些通用的规律。由于内容较多固设置为一篇介绍。

下一篇将介绍如何进行介绍：

• 1. 如何从做woe转化
• 2. 利用iv值进行筛选变量
• 3. 变量是如何衍生的
• 4. 如何使用auc评估模型
• 5. 建模参数调节和样本不均衡处理
• 6. 最后又是如何生成相应的评分卡