摘要: 作者:JSong 时间:2018.01.14 评分卡可以用来预测客户的好坏。当一个评分卡已经构建完成,并且有一组个人分数和其对应的好坏状态的数据时,我们想知道所构建的评分卡是否可靠?可靠程度如何?而这取决于如何去定义这个“好”字。一般有三种角度可以来评估: 评分卡分类划分的准确程度,如错误率、准确率 阅读全文
posted @ 2018-01-14 20:30 JSong 阅读(7635) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 时间:JSong 时间:2018.01.14 文章很长,理论和实现都讲的很细,大家可以先收藏,有时间再看。 在上一篇文章中,我们对LendingClub的数据有了一个大致的了解,这次我将带大家把10万多条、145个字段的原始数据一步一步处理成建模所需输入的数据。 我们先按照上次一样导入数据,这里我将 阅读全文
posted @ 2018-01-14 19:37 JSong 阅读(14640) 评论(4) 推荐(1) 编辑
摘要: 作者:JSong 时间:2017.12 我想通过几篇文章,给评分卡的全流程一个中等粒度的介绍。另外我的本职工作不是消费金融的数据分析,所以本系列的文章会偏技术一些。 数据分析工具主要有Python3及pandas、sklearn等科学计算包,另外也会有自己的工具包reportgen。 信用记录数据采 阅读全文
posted @ 2018-01-14 19:24 JSong 阅读(14506) 评论(1) 推荐(2) 编辑