分群建模/评分卡和xgb分数校准

分析建模，日常问题整理（三十）

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2019.3.19~2020.6.12

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• 1 dat.fillna('-99') 也可以是个字典，不同的列名对应不同的填充内容。
  dat.fillna({''A:'-99','B':'-999'})

• 2 pd.Series判断是否单调的方法。
  d['X1'].is_monotonic_increasing
d['X1'].is_monotonic_decreasing

• 3 GMM高斯混合模型
  风控模型上可以对客户分群，在群上定制建模，提高模型预测精度。
  高斯混合模型（GMM）聚类实践
  GMM与K-means聚类效果实战
  细分构建更好的预测模型

• 4 轮廓系数
  Silhouette Coefficient是聚类效果好坏的一种评价方式。最早由 Peter J. Rousseeuw 在 1986 提出。它结合内聚度和分离度两种因素。可用来在相同原始数据的基础上用来评价不同算法、或不同参数对聚类结果所产生的影响。越是接近1，则说明样本聚类越合理。

• 5 分群后模型概率值不具备可比性。如样本1的0.5和样本2的0.5是不一样的，需进行分数校准。
  分群评分卡的分数校准参考信用评分卡模型分数校准
  xgb分数校准可将分群的模型分别计算总样本得到概率，将几个概率重新做模型，得到可比的总体分数。