Python信用評分模型及模型優(yōu)化實戰(zhàn)
2025-07-04 22:29:49
講師：傅一航 瀏覽次數(shù)：2939
課程描述INTRODUCTION
培訓講師：
課程價格：
培訓天數(shù)：日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
Python信用課程
【課程目標】
本課程專注于金融行業(yè)的數(shù)據(jù)建模，包括客戶行為預測模型、風控識別與風控預測模型、信用評分模型等，面向數(shù)據(jù)分析部等專門負責數(shù)據(jù)分析與建模的人士。
本課程的主要目的是，培養(yǎng)學員的大數(shù)據(jù)意識和大數(shù)據(jù)思維，掌握常用的數(shù)據(jù)分析方法和數(shù)據(jù)分析模型，并能夠用于對客戶行為作分析和預測，提升學員的數(shù)據(jù)分析綜合能力。
通過本課程的學習，達到如下目的：
1、 掌握數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)建模的基本過程和步驟
2、 掌握數(shù)據(jù)分析框架的搭建，及常用分析方法
3、 掌握業(yè)務的影響因素分析常用的方法
4、 掌握常用客戶行為預測模型，包括邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡等等
5、 掌握模型優(yōu)化的思路及措施，包括特征優(yōu)化、超參優(yōu)化、集成優(yōu)化等
6、 掌握金融行業(yè)信用評分卡模型，構建信用評分模型
本課程突出數(shù)據(jù)挖掘的實際應用，結合行業(yè)的典型應用特點，從實際問題入手，引出相關知識，進行大數(shù)據(jù)的收集與處理；探索數(shù)據(jù)之間的規(guī)律及關聯(lián)性，幫助學員掌握系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預處理方法；介紹常用的模型，訓練模型，并優(yōu)化模型，以達到最優(yōu)分析結果。
【授課對象】
風險控制部、金融科技部、IT系統(tǒng)部、數(shù)據(jù)分析部等對數(shù)據(jù)建模有較高要求的相關領域人員。
【課程大綱】
第一部分： 數(shù)據(jù)分析基礎
目的：掌握數(shù)據(jù)分析基本步驟和過程，學會如何構造數(shù)據(jù)分析框架
1、 數(shù)據(jù)決策的三個關鍵環(huán)節(jié)
業(yè)務數(shù)據(jù)化：將業(yè)務問題轉化為數(shù)據(jù)問題
數(shù)據(jù)信息化：提取數(shù)據(jù)中的業(yè)務規(guī)律信息
信息策略化：基于規(guī)律形成業(yè)務應對策略
2、 數(shù)據(jù)分析的六步曲
步驟1：明確目的--理清思路
步驟2：數(shù)據(jù)收集—理清思路
步驟3：數(shù)據(jù)預處理—尋找答案
步驟4：數(shù)據(jù)分析--尋找答案
步驟5：數(shù)據(jù)展示--觀點表達
步驟6：報表撰寫--觀點表達
第二部分： 搭建業(yè)務分析框架
1、 數(shù)據(jù)分析思路來源于業(yè)務模型
2、 分析框架來源于業(yè)務模型
商業(yè)目標（粗粒度）
分析維度/關鍵步驟
業(yè)務問題（細粒度）
涉及數(shù)據(jù)/關鍵指標
案例：搭建精準營銷的分析框架(6R)
如何尋找目標客戶群
如何匹配合適的產(chǎn)品
如何確定推薦的*時機
如何判斷合理的價格
案例：搭建用戶購買行為分析框架(5W2H)
3、 信用評估需要采集的數(shù)據(jù)
身份信息、認證數(shù)據(jù)、
消費數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、
社交數(shù)據(jù)、設備數(shù)據(jù)、
金融數(shù)據(jù)、
第三部分： 數(shù)據(jù)建模步驟
1、 預測建模六步法
2、 選擇模型
基于業(yè)務選擇恰當?shù)臄?shù)據(jù)模型
常見模型簡介
3、 特征工程
選擇對目標變量有顯著影響的屬性來建模
降維的兩種方式：特征選擇、因子合并
4、 訓練模型
采用合適的算法對模型進行訓練，尋找到最優(yōu)參數(shù)
常用模型原理
5、 評估模型
進行評估模型的質量，判斷模型是否可用
評估指標、評估方法
6、 優(yōu)化模型
如果評估結果不理想，則需要對模型進行優(yōu)化
7、 應用模型
如果評估結果滿足要求，則可應用模型于業(yè)務場景
第四部分： 銀行客戶信用卡模型
1、 信用評分卡模型簡介
2、 評分卡的關鍵問題
3、 信用評分卡建立過程
篩選重要屬性
數(shù)據(jù)集轉化
建立分類模型
計算屬性分值
確定審批閾值
4、 篩選重要屬性
屬性分段
基本概念：WOE、IV
屬性重要性評估
5、 數(shù)據(jù)集轉化
連續(xù)屬性最優(yōu)分段
計算屬性取值的WOE
6、 建立分類模型
訓練邏輯回歸模型
評估模型
得到字段系數(shù)
7、 計算屬性分值
計算補償與刻度值
計算各字段得分
生成評分卡
8、 確定審批閾值
畫K-S曲線
計算K-S值
獲取最優(yōu)閾值
案例：構建銀行小額貸款的用戶信用模型
9、 信用評分卡的優(yōu)化方向
改變屬性重要性評估方法
采用其他更精準的模型，如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、集成模型等
第五部分： 其他分類預測模型
問題：如何評估客戶購買產(chǎn)品的可能性？如何預測客戶的購買行為？如何提取某類客戶的典型特征？如何向客戶精準推薦產(chǎn)品或業(yè)務？
1、 分類模型概述及其應用場景
2、 常見分類預測模型
3、 邏輯回歸（LR）
邏輯回歸的適用場景
邏輯回歸的模型原理
邏輯回歸分類的幾何意義
邏輯回歸的種類：二項、多項
如何解讀邏輯回歸方程
邏輯回歸算法的實現(xiàn)及優(yōu)化
迭代樣本的隨機選擇
變化的學習率
邏輯回歸+正則項
求解算法與懲罰項的互斥有關系
帶分類自變量的邏輯回歸分析
多項邏輯回歸/多分類邏輯回歸
ovo, ovr
案例：用sklearn庫實現(xiàn)銀行貸款違約預測
案例：訂閱者用戶的典型特征（二元邏輯回歸）
案例：通信套餐的用戶畫像（多元邏輯回歸）
4、 分類決策樹（DT）
問題：如何預測客戶行為？如何識別潛在客戶？
風控：如何識別欠貸者的特征，以及預測欠貸概率？
客戶保有：如何識別流失客戶特征，以及預測客戶流失概率？
決策樹分類簡介
演練：識別銀行欠貨風險，提取欠貸者的特征
決策樹分類的幾何意義
決策樹算法（三個關鍵問題）
如何選擇*屬性來構建節(jié)點：熵/基尼系數(shù)、信息增益
如何分裂變量：多元/二元劃分、最優(yōu)切割點
修剪決策樹：剪枝原則、預剪枝與后剪枝
決策樹的解讀
決策樹的超參優(yōu)化
案例：商場用戶的典型特征提取
案例：客戶流失預警與客戶挽留
案例：識別拖欠銀行貨款者的特征，避免不良貨款
多分類決策樹
案例：識別不同理財客戶的典型特征，實現(xiàn)精準推薦
5、 人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANN）
神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理
加法器，激活函數(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡分類的幾何意義
神經(jīng)網(wǎng)絡的結構
隱藏層數(shù)量
神經(jīng)元個數(shù)
神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)算法
案例：評估銀行用戶拖欠貨款的概率
第六部分： 模型超參優(yōu)化
1、 模型優(yōu)化的三大方向
超參優(yōu)化
特征工程
集成優(yōu)化
2、 超參優(yōu)化的方法比較
交叉驗證類（RidgeCV/LassoCV/LogisticRegressionCV/…）
網(wǎng)格搜索GridSearchCV
隨機搜索RandomizedSearchCV
貝葉斯搜索BayesSearchCV
3、 超參調(diào)優(yōu)策略
第七部分： 特征工程優(yōu)化
1、 數(shù)據(jù)清洗技巧
異常數(shù)據(jù)的處理方式
缺失值的填充方式
不同填充方式對模型效果的影響
2、 降維的兩大方式：特征選擇和因子合并
3、 特征選擇的模式
基于變量本身的重要性篩選
Filter式（特征選擇與模型分離）
Wrapper式（利用模型結果進行特征選擇）
embedded式（模型自帶特征重要性評估）
確定特征選擇的變量個數(shù)
案例：客戶流失預測的特征選擇
4、 因子合并（將多數(shù)變量合并成少數(shù)幾個因子）
因子分析（FactorAnalysis）：原理、適用場景、載荷矩陣
主成份分析PCA：原理、幾何含義、擴展KernelCA/ICA/…
案例：汽車油效預測
5、 變量變換
為何需要變量變換
因變量變換對模型質量的影響
特征標準化：作用、不同模型對標準化的要求、不同標準化對模型的影響
其它變換：正態(tài)化、正則化等
6、 變量派生：基于業(yè)務經(jīng)驗的派生、多項式派生
7、 特征工程的管道實現(xiàn)
管道類Pipeline
列轉換類ColumnTransformer
特征合并類FeatureUnion
第八部分： 集成算法優(yōu)化
1、 模型的優(yōu)化思路
2、 集成算法基本原理
單獨構建多個弱分類器
多個弱分類器組合投票，決定預測結果
3、 集成方法的種類：Bagging、Boosting、Stacking
4、 Bagging集成：隨機森林RF
數(shù)據(jù)/屬性重抽樣
決策依據(jù)：少數(shù)服從多數(shù)
5、 Boosting集成：AdaBoost模型
基于誤分數(shù)據(jù)建模
樣本選擇權重更新公式
決策依據(jù)：加權投票
6、 高級模型介紹與實現(xiàn)
GBDT梯度提升決策樹
XGBoost
LightGBM
結束：課程總結與問題答疑。
Python信用課程
轉載：http://www.caprane.cn/gkk_detail/317089.html
已開課時間Have start time
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