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DataScience:风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略
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DataScience:风控场景之金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡之详细攻略 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤 2、实际案例应用 金融评分卡模型构建—将逻辑回归LoR模型结果转为评分卡 1、模型结果转换为标准评分卡步骤 借助逻辑回归模型,评分卡所设定的分值刻度,可通过将分值表示为比率对数的线性表达式来定义。 在建立评分卡模型时,我们经常会使用逻辑回归来对数据进行建模。但在用逻辑回归进行预测时,逻辑回归返回的是一个概率值,并不是评分卡分数。下面为大家介绍如何将模型结果转换为标准评分卡。
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DataScience:风控场景之金融评分卡模型构建——将逻辑回归模型结果转为评分卡之详细
攻略
1、模型结果转换为标准评分卡步骤
借助逻辑回归模型,评分卡所设定的分值刻度,可通过将分值表示为比率对数的线
性表达式来定义。
在建立评分卡模型时,我们经常会使用逻辑回归来对数据进行建模。但在用逻辑回
归进行预测时,逻辑回归返回的是一个概率值,并不是评分卡分数。下面为大家介绍如何
将模型结果转换为标准评分卡。
评分卡会
把 odds
映 射 成
score
需 要
定 义
odds
将客户违约的概率表示为 p,则正常的概率为 1-p。
p(Y=1|x) = p
p(Y=0|x) = 1-p
定义比率(牵强理解为坏客户占比),表示客户违约的相对概率,来计算
好坏用户比值(坏用户/好用户)
那么,客户违约的概率 p 可表示为
(1)、评分卡会把 odds 映射成 score,那为啥不直接用 p 而选择 odds 呢?
因为计算 odds 可以和逻辑回归模型无缝结合!
巧 妙
转 换
逻 辑
回 归
公式
由逻辑回归的基本原理可得:
公式转换
将 odds 代入逻辑回归的变换模型:
一个处女座的程序猿
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