【WOE模型如何分析】使用WOE values和模型 parameters确定最终记分卡将包含在模型的变量中 ， 并为不同变量的每个类别或段分配相应的分数 。模型稳定性指标PSI 模型稳定性指标PSI的计算方法:一般来说 ， 模型会以模型的分数或风险等级的离散值作为输出，5.模型 Development:采用普通logistic回归模型进行拟合 。
1、银行数据仓库体系实践(18信用风险银行操作风险的组织，其中也提到了新巴塞尔资本协议第15节对银行风险的计量和监管要求，其中信用风险是银行经营中的主要风险之一，其管理直接影响银行的经营利润和稳健经营 。信用风险是指交易对手不履行合同约定的义务 ， 给银行造成经济损失的风险 。典型表现包括借款人违约或信用评级下降 。当借款人未能按时足额偿还债务/银行贷款，或因各种原因未能履行合同义务时 ， 债权人或银行将因未能获得预期收益而承担财务损失 。
2、评分卡的权重是最小二乘法还是woe总的来说，我们通过线性变换，在最终的模型得分和赔率(好坏比)之间建立一定的对应关系，从而完成模型的标定 。评分模型校准需要三个参数:标准评分2 。标准赔率(与标准得分相对应的赔率)3 。PDO(赔率翻倍需要的分数)举个栗子:如果标准得分是500 ， 标准赔率是20:1 ， PDO是20，那么一个500分的客户对应的赔率是20: 。
3、花式玩逻辑回归之不是只能做二分类花式玩逻辑回归不仅仅是做二元分类的事情 。最近比较忙，比较懒，没怎么看书，发现了新的东西 ， 所以更新比较慢 。之前有个朋友让我写，避免过度拟合，但是这个题目真的很广泛，所以还没看懂，以后可能会写 。今天，我们来写一个关于逻辑回归的话题 。其实很多时候都是用logistic回归来处理二分类的问题，因为在信用评分卡中，好客户和坏客户都是被认可的 ， 但是在其他建模场景中，还是会出现多分类的情况 。比如你想建立一些用户标签来区分和使用你的客户在库中的一些行为特征或者给他们添加一个标签来更好的建立模型，那么建模中的多分类就可能实现 。
4、评分卡自动生成sql创建记分卡的基本过程可以总结为以下步骤 。使用WOE values和模型 parameters确定最终记分卡将包含在模型的变量中，并为不同变量的每个类别或段分配相应的分数 。模型的截距项用于计算记分卡的基准 。将每个变量类别或段分布的分值按照对应的变量值范围制成表格 。为了便于实施，往往需要将记分卡以程序的形式表达出来 。流行的实现语言有sas、sql和c 。
以下是生成记分卡的流程步骤 。使用模型的迭代变量选择方法来收集变量，这些变量可以以简单列表的形式存储在一个宏变量中 。建模变量主要有两种:名义变量和连续变量 。名义变量可能包含字符串或数值 。这些变量中有一部分需要转换，主要是分类或者减少名义变量的基数，所有连续变量都要分段 。分段变量名称可以是带后缀_b的原始变量名称 ， 分段或缩减的映射数据集可以命名为带后缀_Map的原始变量名称 。
推荐阅读
- 爱多
- 链家数据分析专员,python链家数据分析
- mp3下载
- 股票平底平顶分析
- macromedia是什么文件夹
- 55mm
- 收音机图片,老式半导体收音机图片
- 有什么专业电脑性能测试软件,电脑性能测试软件排行
- g315