个人或小微企业信用评分模型构建流程一对一精讲（定制..

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课程大纲或详细介绍:

个人或小微企业信用评分模型构建流程方案 1
目录 2
1. 概述 6
1.1. 背景 6
1.2. 原因 7
1.3. 目的 7
1.4. 框架 8
2. 数据获取 9
2.1. 数据源 9
2.2. 特征维度 9
2.3. 指标衍生方法论 11
2.3.1. 无量纲化 11
2.3.2. 时间序列 12
2.3.3. One-Hot编码 12
2.3.4. 无序交互衍生 13
2.3.5. 有序交互衍生 13
2.3.6. 树结构衍生 14
2.3.7. 空间映射衍生 14
2.3.8. 类结构衍生 15
3. 数据清洗 16
3.1. 数据质量检测 16
3.2. 数据处理 16
4. 数据分箱 18
4.1. 原因 18
4.2. 方法 18
4.2.1. 等分法 19
4.2.2. 决策树 19
4.3. 优化 19
5. 数据转换 21
5.1. WOE转换 21
5.2. SCORE映射 22
5.2.1. 目的及意义 22
5.2.2. Score映射 22
5.2.3. 难点及解决方法 23
6. 模型方法 24
6.1. 可解释模型（常用） 24
6.1.1. logistics模型 24
6.1.2. 遗传算法 25
6.2. 不易解释模型 27
6.2.1. 决策树 27
6.2.2. 随机森林 29
6.2.3. GBDT 29
6.2.4. Xgboost 30
6.2.5. 支持向量机 31
7. 模型训练 33
7.1. 变量筛选 33
7.1.1. IV值 33
7.1.2. 相关关系 33
7.1.3. 数据挖掘 34
7.2. 样本选择 34
7.2.1. 训练集和测试集 34
7.2.2. 样本均衡 34
7.3. 训练方法 35
7.3.1. 随机抽取 35
7.3.2. 交叉验证 35
7.3.3. 自助法（Boostrap） 36
7.4. 集成算法 36
7.4.1. 训练集成 36
7.4.2. 模型集成 37
7.5. 信用评分卡 37
7.5.1. 常规评分卡 37
7.5.2. Score映射评分卡 39
8. 模型评估 40
8.1. 准确性--AUC值 40
8.2. 区分度--K-S值 41
8.3. 稳定性--PSI值 41
8.4. 效果图--LIFT曲线 42
9. 模型测试 43
9.1. 常规测试 43
9.2. 压力测试 43
10. 模型应用 45
10.1. 通过点 45
10.2. 模型分层 45
10.3. 授信额度 46
10.3.1. 背景 46
10.3.2. 构建流程 46
10.3.3. 训练过程 47
10.4. 授信利率 48
11. 模型监控 49
11.1. 贷前模型监控 49
11.1.1. 总体监控 49
11.1.2. 准入策略 49
11.1.3. 风控模型 49
11.1.4. 模块及指标 50
11.1.5. 授信额度 50
11.2. 贷后预警监控 50
12. 其他 51
12.1. 调整项指标 51
12.2. 外部环境 52
12.3. 账龄分析 53
12.4. 拒绝推断 55

备注：
1、授课后，上面授课资料免费赠送；
2、授课内容可以按照客户需求进行针对性讲解；
3、代码可以进行有针对性的有偿提供。