公式 | ![]() 總評分。或去掉負号。 Logistic Regression with Weight of Evidence 比例因子和偏移量為: 令好壞比為50,對應的評分為600;在些基礎上評分值增加20分,e.g.
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WoE | Weight of Evidence 證據權重 ,odds為好壞比,即WOE=ln(odds) e.g. ID是自變量,有A1/A2/A3三個取值;因變量有1和0兩種取值,相對應的是樣本數量(如 Y=1|ID=A1 的樣本數是10)。當自變量取值Ai時,編碼為相應的WOEi。 Odds = 1, WoE = 0; Odds > 1, Pgood > Pbad, WoE > 0. WoE值越高,說明這個分組的風險機率越低。(前提:good attribute 作分子。WoE可少于零) | ||||||||||||
IV | Information Value 資訊價值 相當于自變量WOE值的一個權重求和,其值的大小決定了自變量對于目标變量的影響程度(與資訊熵的公式稍似)。 一般應大于0.02,預設選IV大于0.1的變量進模型,但具體要結合實際。如果IV大于0.5,就是過預測(over-predicting)變量。
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ROC/AUC | ROC曲線、受試者工作特征曲線、感受性曲線(receiver operating characteristic curve),用于二分問題。 判别:(1)ROC曲線越靠近左上角,試驗的準确性就越高;(2)或算出線下面積(AUC, Area Under Curve)比較,AUC最大,則最佳。 AUC在 0.5~0.7時有較低準确性, 0.7~0.8時有一定準确性, 0.8~0.9則高,AUC在0.9以上時有非常高準确性。AUC=0.5時,說明診斷方法完全不起作用,無診斷價值。AUC<0.5不符合真實情況,在實際中極少出現。 | ||||||||||||
GINI | 見“CART”-“GINI指數” | ||||||||||||
分組 | Segmentation 模型分組 将總體劃分為幾個子總體,然後對不同的子總體分别建立評分卡。視需要而是否使用。 | ||||||||||||
binning | Binning means the process of transforming a numeric characteristic into a categorical one as well as re-grouping and consolidating categorical characteristics. 等距、等頻、按需、優化離散(常用的檢驗名額有卡方,資訊增益,基尼指數,或WOE) | ||||||||||||
Cutoff | Cutoff臨界分值 若申請人的信用得分在該分數上,則評分系統建議準許申請;反之。 選擇方法:(1)申請準許比率與模型使用前的比率一緻;(2)壞帳率與模型使用前的比率一緻; | ||||||||||||
人工修正 | HSOs高端人工修正:超過臨界值,但仍然不通過申請; LSOs低端人工修正:反之。 | ||||||||||||
屬性 | Attribute 如次元“性别”有兩個屬性:“男”、“女” | ||||||||||||
權重 | Score weight如未婚15分、已婚30分 | ||||||||||||
拒絕推斷 | Reject Inference 一般來說,信用評分的訓練樣本均來自于以前申請貸款被接受的那些人,而評分模型則是要應用到所有申請的人,是以如直接應用模型到被拒絕者,很有可能會出現問題。 Reject Inference對模型修正來解決這個問題。 | ||||||||||||
模型驗證 | Validation 留下一部分樣本做最後的驗證。 | ||||||||||||
PSI | 穩定度分析名額 PSI衡量兩組樣本評分是否有顯著差異。 公式: | ||||||||||||
LTV | LTV 貸放成數 Loan to Value 貸款額與抵押價值的比率,用于額度管理,如:
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例子
* 參考:
http://wenku.baidu.com/link?url=r-_I14SKnUuYhWFqADQlN6L1W8cMZbb1IE7OTAkJ7xBTuCtMF-e3hw4m1LwQmcJJhusFj3iELxy7dwvgrZxD-yKHFmAKdO0J-ruvEQBiAWq
http://wenku.baidu.com/link?url=5o-HqJfpMpAkqrHYhYMWTA3eNU41Z181-OQqN_ZRpalOTxC3gE9cVsCahqk3pWnyTi9LL2NQhc8opoyQibaY1DQKziXJybywI3XVve3IWsK
申請評分卡在小額貸款公司營運管理中的應用_吳敏
http://plug-n-score.com/learning/scorecard-development-stages.htm