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

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。 金融评分卡模型是风险管理领域常用的一种工具，尤其在信贷审批和风险评估中发挥着关键作用。评分卡通过将复杂的统计模型（如逻辑回归LoR）转换为直观的分数，使得决策者能快速评估客户的信用风险。以下是将逻辑回归模型结果转化为评分卡的详细步骤和知识点： 1. **评分卡模型的构建基础**： - 评分卡模型基于客户特征（如收入、负债等）对违约概率进行评估，将这些概率转换为易于理解和使用的分数。 - 逻辑回归模型常用于构建评分卡，因为它能够处理二分类问题，即预测客户是否违约。 2. **模型结果转换**： - 逻辑回归模型的输出是违约概率p，而评分卡需要的是具体分数。为了将概率转化为分数，我们通常使用赔率(odds)。赔率定义为违约概率p与不违约概率(1-p)的比值。 - 赔率与逻辑回归模型的自然对数关系可以用来构建评分卡的分值系统。这是因为逻辑回归模型的输出（log odds）可以直接映射到赔率上。 3. **评分卡分值的定义**： - 分值通过线性表达式来设定，即Score=A+B×ln(odds)，其中A是基础分，B是刻度系数，ln(odds)是特征的权重。 - 刻度系数B决定了分数与赔率变化之间的关系，通常负值表示违约概率降低会得到更高分，符合实际业务中高分对应低风险的逻辑。 4. **评分卡参数确定**： - 参数A（基础分）和B（刻度）通常基于业务需求设定，例如设定基准分P0和PDO（Point of Double Odds）。 - 基准分P0是某个特定违约概率下的预期分数，PDO是赔率翻倍时分数的变动值。通过这两个假设，可以计算出A和B的值。 5. **WOE编码**： - 在逻辑回归中，变量通常通过WOE（Weight of Evidence）编码进行转换，将连续变量离散化，同时考虑变量不同取值对违约概率的影响。 - WOE值表示某一分箱相对于总体的违约率变化，使得不同变量和分箱可以具有可比性，便于构建评分卡。 6. **评分卡应用**： - 得到的评分卡模型可以用表格形式展示，每列代表一个变量的不同分箱，每行显示每个分箱的得分。得分由-Bθiωij计算得出，包含B、θi（变量系数）和ωij（WOE值）。 - 在评估新样本时，将各个变量的WOE值乘以其对应的系数，再求和加上基础分A，即可得到最终的总分。 总结来说，金融评分卡模型通过逻辑回归模型的输出，结合业务规则和统计方法，将复杂的风险评估过程简化为直观的分数，便于决策者进行风险控制。在实际应用中，还需考虑模型的解释性和稳定性，以确保评分卡的有效性和公正性。