AI训练营金融风控—01赛题理解打卡

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一、学习知识点概要

• 比赛：零基础入门金融风控之贷款违约预测挑战赛（分类问题，根据贷款申请人的数据信息预测其是否有违约的可能）比赛地址：零基础入门金融风控-贷款违约预测_学习赛_天池大赛-阿里云天池
• 理解赛题数据和目标，清楚评分体系。
• 完成相应报名，下载数据，理解赛题的解题思路，结果提交打卡（可提交示例结果），熟悉比赛流程。

二、学习内容

1. 赛题数据

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。

2. 数据概况

train.csv

• id 为贷款清单分配的唯一信用证标识
• loanAmnt 贷款金额
• term 贷款期限（year）
• interestRate 贷款利率
• installment 分期付款金额
• grade 贷款等级
• subGrade 贷款等级之子级
• employmentTitle 就业职称
• employmentLength 就业年限（年）
• homeOwnership 借款人在登记时提供的房屋所有权状况
• annualIncome 年收入
• verificationStatus 验证状态
• issueDate 贷款发放的月份
• purpose 借款人在贷款申请时的贷款用途类别
• postCode 借款人在贷款申请中提供的邮政编码的前3位数字
• regionCode 地区编码
• dti 债务收入比
• delinquency_2years 借款人过去2年信用档案中逾期30天以上的违约事件数
• ficoRangeLow 借款人在贷款发放时的fico所属的下限范围
• ficoRangeHigh 借款人在贷款发放时的fico所属的上限范围
• openAcc 借款人信用档案中未结信用额度的数量
• pubRec 贬损公共记录的数量
• pubRecBankruptcies 公开记录清除的数量
• revolBal 信贷周转余额合计
• revolUtil 循环额度利用率，或借款人使用的相对于所有可用循环信贷的信贷金额
• totalAcc 借款人信用档案中当前的信用额度总数
• initialListStatus 贷款的初始列表状态
• applicationType 表明贷款是个人申请还是与两个共同借款人的联合申请
• earliesCreditLine 借款人最早报告的信用额度开立的月份
• title 借款人提供的贷款名称
• policyCode 公开可用的策略_代码=1新产品不公开可用的策略_代码=2
• n系列匿名特征 匿名特征n0-n14，为一些贷款人行为计数特征的处理

3. 预测指标

AUC（Area Under Curve）被定义为 ROC曲线 下与坐标轴围成的面积。

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。

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。

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。

 

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。

 

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。

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。

 

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：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。

 

 4. 赛题流程

三、学习问题与解答

混淆矩阵：from sklearn.metrics import confusion_matrix

accuracy：from sklearn.metrics import accuracy_score

Precision：metrics.precision_score()

Recall：metrics.recall_score()

F1-score：metrics.f1_score()

P-R曲线：from sklearn.metrics import precision_recall_curve

ROC曲线：from sklearn.metrics import roc_curve

AUC：from sklearn.metrics import roc_auc_score

KS：FPR,TPR,thresholds=roc_curve(y_true, y_pred)  ，KS=abs(FPR-TPR).max()

四、学习思考与总结

相比P-R曲线，ROC曲线特点是：当正负样本的分布发生变化时，ROC曲线的形状能够基本保持不变，而P-R曲线的形状一般会发生剧烈的变化。

风控模型—区分度评估指标(KS)深入理解应用

随着表现期的增加，ks下降了，为什么？

为什么模型评估不用iv，或者选取变量的时候不用ks去选？