风控建模还在用IV特征分箱“老方法”，何不试下这个更有效的实操

对于金融信贷产品，客户违约预测是始终是风控模型体系的关键任务，只有将客户群体的风险控制在合理范围内，才能有效实现业务的综合收益。围绕信贷业务的风控建模，最经典的算法莫过于逻辑回归，由于其理论依据明确，且业务解释性较好，一直是金融信贷业务数据建模的通用方法。以贷前风控的客户违约预测场景为例，模型目标为是否违约两种情况，选择逻辑回归二分类算法来构建模型是一个首要选项。
在采用逻辑回归建立模型的过程中，由于当模型训练的拟合效果达到最佳时，入模特征的数量往往集中在10~15个范围，因此为了较大程度保证模型拟合的效果，我们通常会采用特征工程的相关方法，来选取性能表现较好的变量作为模型训练变量池。例如特征的相关性、预测性、稳定性、重要性等维度，其中特征预测性指的是特征信息值IV（Information Value），即通过IV值大小来衡量特征对目标的区分度。但是，通过特征分箱输出指标IV只是我们习惯采用的一种特征分析方法，实际上随着特征分箱过程的实现，很容易得到特征各分箱区间的WOE值（Weight Of Evidence），而这个指标除了可用于分析特征分布趋势的单调性情况之外，还有一个非常重要的数据转化功能，那就是将原始数据进行WOE编码，可以有效提升模型训练的拟合效果。
为了更直观说明特征分箱的效果，这里举个样例进行描述，现有某特征经分箱处理后（分箱数量5），输出的特征分箱数据如图1所示。我们经常关注的是分箱iv列，取值越大说明对应分箱区间好坏差异越明显，通过对各区间iv求和可得到特征整体IV值（0.013）。对于前边3列（number、range、woe），若从样本数据的形式来讲，可以称为特征分箱后可输出的3种数据，分别为标签数据、原始数据、WOE数据。
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                                                           图1 特征分箱数据分布

本文将要介绍的重点内容，并非“老生常谈”的特征IV值，而是以上描述的特征分箱后3种类型数据，对模型拟合效果的性能差异。为了便于大家对此内容的深入理解，我们围绕信贷业务常见的违约预测模型场景，通过建模来详细探究下特征分箱输出数据（原始、标签、WOE）的不同效果。
首先，我们简要介绍下建模场景，现有一批存量信贷用户样本，在一定观察点相应的观察期与表现期窗口提取了相关特征X与目标Y数据。其中，X数据是用户观察期的历史行为表现，Y数据是用户表现期的贷后还款状态，具体为是否违约。本文选取的建模数据包含6000条样本与6个字段，部分数据样例如图2所示，其中ID为样本主键，含义为用户订单号；Var01~Var4为特征变量，取值均为数值型；Target为目标变量，取值二分类（1/0），代表用户贷后是否出现违约，二者比例约为2:3，非样本不平衡情况。
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                                                               图2 建模数据样例

现以样本其中一个特征为例（Var1），来介绍下特征分箱后可输出的3种类型数据，这里选用常见的等频分箱方式来实现特征离散，分箱数量设置为10，具体过程详见知识星球代码详情。，输出结果如图4所示。
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                                                                图4 特征分箱结果

针对以上特征分箱结果，我们可以看到当前特征的IV值为0.099，说明此变量对目标的预测能力尚可，明显高于实际业务通常定义的阈值0.02，可将其选入模型拟合的变量池。我们再来看特征分箱索引值number与分箱编码值woe，若原始数据需转换为此类数据，可结合特征相应区间range生成具体规则，从而在源数据上应用即可。例如，当606 对于其他特征Var2~Var4，与以上原理逻辑相同，这里不再重复赘述，所有特征的数据转换规则详见本文附带代码，转换后的建模数据包含3种类型，分别为原始数据data（无需转换）、分箱索引数据data_num、分箱WOE数据data_woe，最终生成的数据样例如图6、图7所示。
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                                                          图6 特征分箱索引数据

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                                                             图7 特征分箱WOE数据

接下来我们根据以上数据来分别建立逻辑回归模型，算法参数均采用统一默认值。同时，为了量化对比各模型的训练效果，我们输出模型评价指标Accuracy、AUC、KS，具体实现过程详见知识星球代码详情。。
通过以上模型训练与评估过程，输出3种不同类型数据情况下的模型性能指标结果（Accuracy、AUC、KS），模型具体效果表现如图9所示。
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                                                                图9 模型效果对比

由上图可以看出，经过特征分箱的转换数据（索引数据、WOE数据），在相同模型算法参数的条件下，训练得到模型的效果均比原始数据表现较好。同时，WOE数据场景下的模型效果要优于索引数据，这个结论在Accuracy、AUC、KS各指标上都有体现。因此，采用逻辑回归构建风控模型时，例如本例的客户违约预测模型，我们通过特征分箱方式对变量进行分析时，根据输出的特征IV值用于字段筛选只是一种常用方法，而更重要的是对原始数据进行woe转换，这样有利于模型训练拟合效果的提升。
综合以上内容，我们围绕信贷违约预测的建模场景，通过特征分箱可输出的3种不同类型数据，来对比分析模型训练拟合的效果，最终也证明了WOE数据对模型性能有较明显的提升作用。为了便于大家对以上内容的进一步理解与熟悉，本文额外附带了Python代码与样本数据，详情请移至知识星球查看相关内容。
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